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Record W2788648272

Développement d'échantillonneurs d'air miniaturisés et embarqués sur des oiseaux pour la caractérisation de leur exposition à des nouveaux contaminants

2016· article· fr· W2788648272 on OpenAlexaboutno aff
Ali Rezaei

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicToxic Organic Pollutants Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La protection de la santé humaine et de l'environnement est une préoccupation majeure depuis plusieurs années. Cependant, l'augmentation spectaculaire du nombre de produits chimiques nocifs rejetés par les industries ainsi que le nombre croissant de produits de consommation qui contiennent des composés chimiques entraine des défis importants. Parmi ces produits chimiques, on retrouve une grande quantité de contaminants organiques halogénés qui sont constamment rejetés dans les écosystèmes. Ces contaminants peuvent ensuite s'accumuler dans les espèces sauvages, comme les oiseaux. Toutefois, il existe d'importantes lacunes dans les connaissances sur les sources alimentaires et non alimentaires de ces contaminants et c'est le cas en particulier pour certaines substances chimiques pour lesquelles aucune règlementation internationale n'existe. Par conséquent, une étude sur les sources atmosphériques de retardateurs de flamme halogénés (y compris les éthers diphényliques polybromés (PBDE)) est nécessaire. Afin de réaliser cette étude, deux échantillonneurs miniaturisés pouvant être portés par des oiseaux ont été développés pour la première fois. Il s'agit d'un échantillonneur d'air passif (PAS) ou uniquement un filtre est utilisé comme capteur et d'un deuxième ou des capteurs électroniques sont intégrés. Différentes architectures ont été conçues en utilisant des simulations de mécanique des fluides numériques (CFD) afin d'évaluer le flux d'air à l'intérieur et à l'extérieur du PAS et la façon dont la surface des absorbants sont exposées à l'air qui y circule. Le dispositif a été fabriqué en utilisant une imprimante 3D et peut être équipé de différent absorbant. Il a par la suite été monté sur des goélands afin de retracer les sources de retardateurs de flammes dans la région de Montréal. Finalement, le dispositif retenu a été muni d'un capteur commercial afin d'obtenir des données complémentaires pour de meilleures analyses d'absorbant. Ce projet fait partie d'un projet global en collaboration entre des groupes de recherche du département de biologie et informatique de l'UQAM. \n__________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Échantillonneur d'air passif, Échantillonneur d'air actif, PAS, Adsorbeur, Simulation CFD, Retardateur de flamme, PBDE, Impression 3D.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.189 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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