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Enregistrement W7011386975

Measurement of mercury species in the atmosphere and the interactions of ozone and particulate matter with mercury over cropped land

2008· dissertation· en· W7011386975 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)ParticulatesOzoneVolatilisationPollutantFlux (metallurgy)Air pollutionTropospheric ozone
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one year study (July 2006-August 2007) was conducted at Elora, Ontario, Canada to measure gaseous elemental mercury (GEM), reactive gaseous mercury (RGM) and particulate mercury (HgP) as well as GEM fluxes over cropped land through the four seasons. Ozone (O3) and particulate matter (PM) were also measured to investigate their correlation with mercury. The micrometeorological approach was used for GEM flux determination using a continuous two-level sampling system for GEM concentration gradient measurement above soil surface and crop canopy. The turbulent transfer coefficients were derived from meteorological parameters measured on site. The average GEM flux recorded was 6.49±33.98 ng m-2 hr-1 (mean±SD) while the average GEM, RGM and HgP concentrations were 1.2±0.51 ng m -3, 15.10±10.02 pg m-3 and 16.35±9.54 pg m-3 respectively. The average O3 and PM 2.5 concentrations were 26.15±13.72 ppb and 27.2±30.25 g m-3 respectively. Highest mercury species and PM concentrations were recorded in early spring while highest ozone concentrations were observed in winter. GEM concentrations and fluxes as well as ozone and PM exhibited a diurnal pattern while no pattern was observed for RGM and Hg P. GEM flux showed clear seasonal behaviour with highest volatilization rates recorded in spring and summer. Net radiation, temperature and wind direction were the main factors influencing atmospheric pollutants concentrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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