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Enregistrement W7036154944

Assessing Regional Sources of Atmospheric Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Pollution and Associated Human Cancer Risk

2023· dissertation· en· W7036154944 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutionHuman healthArcticPolycyclic aromatic hydrocarbonThe arcticAir pollutionCarcinogenHealth risk assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric pollution from organic matter burning poses health risks to humans across the globe, making it crucial to assess and regulate such pollution’s sources. One class of atmospheric pollutants, toxic, carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), are globally ubiquitous chemicals of interest to domestic and international policy decision-makers. Previous studies of PAHs use a single carcinogenic PAH, benzo[a]pyrene, to perform policy-relevant analyses of PAH sources and health effects. However, a new study from Kelly et al., (2021) suggests that BAP may not represent pollution and health effects of other carcinogenic PAHs and their degradation products. Kelly et al.’s findings suggest that previous BAP-based analyses may not capture the PAH emissions sources responsible for PAH concentrations and cancer risk in policy-relevant regions. This thesis uses Kelly et al.’s extended version of the global, three-dimensional GEOS-Chem atmospheric chemistry model to simulate concentrations of BAP and of 48 PAHs and degradation products in three policy-relevant regions: the Arctic Circle, the continental United States, and East Asia. This thesis performs source receptor analysis by simulating BAP (“the BAP simulation”) and simulating 48 PAHs (“the 48-PAH simulation”). In the Arctic, simulating 48 PAHs demonstrates that outside-Arctic sources, primarily from sub-Arctic Russia and continental Europe, contribute a higher percentage of Arctic PAH pollution and cancer risk than simulating BAP alone attributes. However, a high percentage of Arctic PAH concentrations come from within-Arctic sources in the BAP simulation and the 48-PAH simulation. In the United States, simulating 48 PAHs identifies single-digit contributions from outside-US sources, predominantly from sub-Arctic Canada and the Arctic, that are missed when simulating BAP alone. Geospatial mapping of these simulations indicates that Arctic wildfire emissions are likely responsible these sub-Arctic Canadian and Arctic contributions to US PAHs as well as of within-Arctic sources of Arctic PAHs. In East Asia, simulating BAP and simulating 48 PAHs show that within-East Asian sources contribute almost all of East Asian PAH concentrations and associated cancer risk. Overall, these source attribution findings demonstrate the saliency of multifactor PAH assessments, such as the 48-PAH simulation, to identifying outside-region sources of interest to stakeholders like the United Nations Economic Commission for Europe’s Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution and the Arctic Council.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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