Source apportionment of indoor and outdoor volatile organic compounds at homes in Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this analysis was to get a better understanding of emission sources of volatile organic compounds (VOCs) and their contributions to indoor and outdoor concentrations in residences of Edmonton, Alberta. Seven consecutive 24-h indoor and outdoor air samples were collected using Summa canisters in 50 non-smoking homes in both winter and summer of 2010, with 26 homes participating in both seasons. In addition, data were also collected on housing characteristics and occupants’ daily activities. A total of 193 polar and non-polar VOC species were analyzed by gas chromatograph e mass spectrometry (GCeMS). In general, indoor VOC species were found to be substantially higher than outdoor levels during both seasons. A source receptor model positive matrix factorization (PMF) was applied to identify VOC emission sources and apportion airborne concentrations into 13 indoor factors and 10 outdoor factors. More than 70% of total indoor VOCs were attributed to different indoor sources within the residences, where household products were the major contributor (44%, 648 mg/m3), followed by combustion processes and environmental tobacco smoke (ETS) (10.5%, 153 mg/m3), deodorizers (8.4%, 122 mg/m3) and off-gassing of building materials (5.9%, 86 mg/m3). Major outdoor VOC sources included oil and gas industry, traffic emissions, background and biogenic emissions. The findings provide key information about the impact of indoor and outdoor sources on VOC levels in Edmonton homes, which can be useful for developing appropriate risk management measures to improve indoor air quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».