MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1597301243 · doi:10.1029/2003gl018999

How efficient is cloud droplet formation of organic aerosols?

2004· article· en· W1597301243 sur OpenAlexafffund
Ulrike Lohmann, K. Broekhuizen, W. R. Leaitch, N. C. Shantz, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésSupersaturationAerosolNucleationAmmonium sulfateAdipic acidCloud condensation nucleiSulfateChemistryEnvironmental chemistryChemical engineeringAtmospheric sciencesOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on laboratory findings that small amounts of a soluble aerosol, such as ammonium sulfate (AS), drastically decrease the activation diameter of moderately soluble organic aerosols, we performed studies with an adiabatic parcel model for cloud droplet nucleation. Moderately soluble organics, such as adipic acid (AA), which represents a class of partially soluble aerosols as found in atmospheric aerosols, require a larger supersaturation and result in fewer cloud droplets as compared to pure AS and vice versa when compared to a completely insoluble species such as dust. Adding only 10% AS to AA dramatically increases its ability to become activated resulting in 36–92% of the cloud droplets that would be obtained from pure AS, whereas the droplet concentration in the almost pure AA aerosol is only 11–47% of that of AS. Addition of a surface active species, such as nonanoic acid, instead of AS to AA reduces its activated fraction by 3–34% as compared to the AA/AS system.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207