MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6987699193

Traçage isotopique des sources et processus régissant le budget du soufre dans les aérosols (PM10) urbains : les exemples de Paris et Montréal

2017· other· fr· W6987699193 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2017
Typeother
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicProblem Solving Skills Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSulfate aerosolClaus processHigh speed train
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le soufre (S) est un élément ubiquiste retrouvé sous forme de sulfates dans les aérosols primaires et secondaires. Une fois formé, le sulfate est stable et ne voit pas sa composition isotopique modifiée. Or, les concentrations en S dans les villes ne sont actuellement pas bien modélisées. Nous avons abordé ce problème via l'utilisation des compositions isotopiques du soufre dans les aérosols comme traceurs de sources (δ34S) et des processus physico-chimiques atmosphériques (Δ33S et Δ36S). Des analyses sur les aérosols primaires issus de la combustion ont montré que les sulfates présents étaient d'origine secondaire, formés dans des conditions spécifiques aux chambres de combustion. Des analyses sur les aérosols urbains prélevés en air ambiant et sur les sulfins ont montré que les sulfates peuvent provenir d'aérosols primaires et secondaires via l'oxydation du SO2. Les voies les plus connues (OH, H2O2, O2+TMI) ne permettent cependant pas d'expliquer l'ensemble des valeurs isotopiques. Nous avons ainsi testé l'implication de la voie d'oxydation via NO2, qui au final ne permet pas non plus d'expliquer les fortes anomalies Δ33S jusqu'à 0.5 ‰ enregistrées par les aérosols urbains. D'autres voies d'oxydation, telles que celles impliquant les radicaux de Criegee ou la photochimie des nitrates, restent alors à être explorée.
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Multi-isotopie, soufre, aérosols, urbains, voie d'oxydation

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.645
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.015
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.227 · 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