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Enregistrement W1482079883 · doi:10.1002/2014jd021888

Predicting hygroscopic growth using single particle chemical composition estimates

2014· article· en· W1482079883 sur OpenAlexaff
Robert M. Healy, Greg J. Evans, Michael Murphy, Zsófia Jurányi, T. Tritscher, M. Laborde, E. Weingartner, Martin Gysel‐Beer, Laurent Poulain, Katharina Kamilli, Alfred Wiedensohler, Ian O’Connor, E. McGillicuddy, John R. Sodeau, John Wenger

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensAgriculture Environmental Renewal Canada (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsSeventh Framework Programme
Mots-clésDifferential mobility analyzerAerosolParticle (ecology)Carbon blackRelative humidityChemical compositionMixing (physics)Analytical Chemistry (journal)ChemistryParticle sizeCarbon fibersMixing ratioMaterials scienceMeteorologyEnvironmental chemistryNatural rubber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Single particle mass spectral data, collected in Paris, France, have been used to predict hygroscopic growth at the single particle level. The mass fractions of black carbon, organic aerosol, ammonium, nitrate, and sulphate present in each particle were estimated using a combination of single particle mass spectrometer and bulk aerosol chemical composition measurements. The Zdanovskii‐Stokes‐Robinson (ZSR) approach was then applied to predict hygroscopic growth factors based on these mass fraction estimates. Smaller particles with high black carbon mass fractions and low inorganic ion mass fractions exhibited the lowest predicted growth factors, while larger particles with high inorganic ion mass fractions exhibited the highest growth factors. Growth factors were calculated for subsaturated relative humidity (90%) to enable comparison with hygroscopic tandem differential mobility analyzer measurements. Mean predicted and measured hygroscopic growth factors for 110, 165, and 265 nm particles were found to agree within 6%. Single particle‐based ZSR hygroscopicity estimates offer an advantage over bulk aerosol composition‐based hygroscopicity estimates by providing additional chemical mixing state information. External mixing can be determined for particles of a given diameter through examination of the predicted hygroscopic growth factor distributions. Using this approach, 110 nm and 265 nm particles were found to be predominantly internally mixed; however, external mixing of 165 nm particles was observed periodically when thinly coated and thickly coated black carbon particles were simultaneously detected. Single particle‐resolved chemical information will be useful for modeling efforts aimed at constraining cloud condensation nuclei activity and hygroscopic growth.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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