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Enregistrement W7161802738 · doi:10.82308/2702

Novel methods for characterizing mercury particulates, precursors, and co-pollutants in aqueous and atmospheric matrices

2023· dissertation· en· W7161802738 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Hall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)MERCUREAqueous solutionAquatic environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le mercure et ses composés sont des produits chimiques toxiques dans l’environnement, tout comme les métaux lourds, et peuvent être rejetés dans l’environnement par des processus anthropiques et naturels. Le cycle du mercure dans l’environnement est influencé par des facteurs comme le rejet de co-polluants anthropiques et les interactions de surface avec des plans d’eau ou des particules de matières. La contamination de l’environnement par le mercure est un sujet de recherche émergent depuis des décennies. Pourtant, plusieurs questions importantes demeurent sans réponse au sujet des interactions des composés du mercure avec les polluants gazeux, les aérosols et les nanoparticules dans les matrices aqueuses et atmosphériques. Cette thèse présente le développement et l’application de nouvelles techniques de mesure et de caractérisation des particules de mercure, des co-polluants et de certains précurseurs des composés inorganiques du mercure dans l’environnement. Le premier travail est le développement et l’application d’une nouvelle technique de piégeage et de mesure du chlore photolabile atmosphérique (p. ex., Cl2, HOCl, ClNO2, ClNO3, et BrCl). Les atomes de chlore jouent un rôle clé dans le potentiel oxydatif de l’atmosphère et réagissent avec le mercure élémentaire pour former du chlorure de mercure inorganique. Nous avons recueilli le chlore photolabile dans la ville de Montréal, au Canada, à l’aide de tubes Cl2-RPGE (Cl2 Reactive Phase Gas Extraction) et quantifié le produit chloré recueilli avec GC-MS. Le chlore photolabile a été mesuré dans la région urbaine de Montréal à des concentrations allant de 3 à 545 ng/m3 exprimées en Cl2.Le deuxième travail de cette thèse utilise la microscopie holographique numérique en ligne (DIHM) pour la détection dynamique en temps réel, l’imagerie et la caractérisation des particules contenant du mercure, des métaux lourds, des déversements de pétrole et des particules bioorganiques et leurs interactions dans une matrice aquatique. Cela se fait en pompant un échantillon à travers un tube “flow-through” monté sur le nano-DIHM. Nano-DIHM permet le suivi 4D des particules et de leurs transformations dans l’eau, dans l’espace tridimensionnel en temps réel. Des particules et des gouttelettes d’une taille comprise entre ~ 1 µm et 200 µm ont été observées avec une résolution de 62,5 millisecondes, et le logiciel entièrement automatisé a été démontré pour la détection dynamique “in-situ” et en temps réel des contaminants avec des gouttelettes d’huile utilisées comme exemple représentatif.Dans le troisième manuscrit de cette thèse, nous étudions le comportement des composés du mercure en tant que noyaux de condensation des nuages (CCN) et noyaux de glace (IN) dans des conditions atmosphériques nuageuses en utilisant une chambre interne de McGill de nucléation de glace en temps réel (MRINC) qui a été couplée au nano-DIHM. Ceci a été effectué pour les espèces d’halogénures mercuriques solubles, ainsi que pour les mélanges de mercure liés aux particules. La configuration du MRINC-nano-DIHM a permis de contrôler la température atmosphérique et les conditions d’humidité relative avec des mesures “in-situ” en temps réel de l’eau super-refroidis et des cristaux de glace. Cette thèse apporte des techniques et de nouvelles connaissances scientifiques pour mieux comprendre la formation, la distribution et les interactions des composés du mercure et ses particules dans les matrices aquatiques et atmosphériques dans l’environnement. Avec l’augmentation des rejets de produits chimiques par des sources anthropiques dans le monde, la compréhension des propriétés des composés et des particules de mercure aidera à comprendre le cycle du mercure dans l’environnement avec plus de précision

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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