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Enregistrement W7071971398

Variability of concentrations of polybrominated diphenyl ethers and polychlorinated biphenyls in air: implications for monitoring, modelling and control.

2005· article· en· W7071971398 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolybrominated diphenyl ethersSnowSeasonalityPassive samplingParticulatesSampling (signal processing)Air pollutionHydrology (agriculture)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring data indicate that organic compounds with high octanol-air partition coefficients (KOA), such as polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) exhibit seasonally variable air concentrations, especially during early spring, shortly after snow melt and before bud-burst when levels are elevated. This variability can complicate the interpretation of monitoring data designed to assess year-to-year changes. It is suggested that relatively simple dynamic multimedia mass balance models can assist interpretation by “factoring out” variability attributable to temperature and other seasonal effects as well as identifying likely contaminant sources. To illustrate this approach, high-volume air samples were collected from January to June, 2002 at a rural location in southern Ontario. Gas-phase concentrations for both ΣPBDE and ΣPCB rose from below the detection limit during the winter to 19 and 110 pg m−3, respectively, in early spring, only to decrease again following bud-burst. Passive air samples (PAS), deployed at seven urban, rural and remote sites for two one-month periods prior and following bud-burst, indicate a strong urban–rural gradient for both the PBDEs and PCBs. Calculated air concentrations from the PAS are shown to agree favorably with the high-volume air sampling data, with concentrations ranging 6–85 pg m−3 and 6–360 pg m−3 for ΣPBDE and ΣPCB, respectively. Concentrations in urban areas are typically 5 times greater than in rural locations. These data were interpreted using simulation results from a fate model including a seasonally variable forest canopy and snow pack, suggesting that the primary source is urban and that the “spring pulse” is the result of several interacting factors. Such contaminants are believed to be efficiently deposited in winter, accumulate in the snow pack and are released to terrestrial surfaces upon snow melt in spring. Warmer temperatures cause volatilization and a rise in air concentrations until uptake in emerging foliage leads to a decline in late spring. Implications for monitoring are discussed.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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