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Record W7162013697 · doi:10.82308/29388

The chemical speciation and phase distribution of atmospheric oxidized mercury

2019· dissertation· en· W7162013697 on OpenAlexaboutno aff
Avik Ghoshdastidar

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMercury impact and mitigation studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMercury (programming language)MERCUREMercury contaminationCinnabar

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le mercure est une neurotoxine globale puissante qui cause des détériorations cognitives et neuromusculaires. Elle est relâchée par des processus soit naturelles ou anthropique, tels que la combustion de carburants fossiles, et peut voyager loin de son lieu d'origine. Faisant l'objet d'une préoccupation globale, 130 nations se sont engagées à réduire son émission lors de la convention sur le mercure à l'ONU en 2013. Le mercure atmosphérique existe principalement au sein de trois espèces dans lesquels prévale le mercure élémentaire gazeux (MEG). Grace à sa longue durée de vie dans l'atmosphère, le MEG peut se déplacer loin de son lieu d'origine et se dépose dans des environnements marins et terrestres en se transformant en mercure oxydé gazeux (MOG) qui est davantage hydrosoluble après un processus de liaison avec une particule. Dans les milieux marins, les formes oxydées du mercure peuvent se convertir en méthylmercure, une espèce organique extrêmement neurotoxique. Les techniques d'analyse du mercure habituelles ne peuvent identifier les formes chimiques que prend le mercure présent dans l'atmosphère ; elles ne peuvent seulement identifier s'il est présent sous la forme de MEG, MOG ou particule. Nous ne sommes de plus pas certains que le mercure gazeux identifié soit en effet entièrement gazeux. Il pourrait être constitué de nanoparticules de mercure qui auraient de nettes différences concernant leur composition chimique et implication biologique et de santé, ce qui changerait fondamentalement la façon dont on modélise le comportement du mercure dans l'atmosphère ainsi que sa transformation et les risques que porte sa diffusion dans nos écosystèmes. Dans cet article, nous développons une technique pour identifier et mesurer les espèces chimiques du mercure atmosphérique oxydé en utilisant la spectroscopie de masse à « ionisation douce », générons et caractérisons les sources reproductibles des nanoparticules de mercure oxydé et évaluons la contribution gazeuse ou particulaire du bromure de mercure(II) et chlorure de mercure(II) pour des concentrations de pg/m3 dans l'air urbain de Montréal.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 score0.010
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.009
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.262 · 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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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