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Enregistrement W1980303186 · doi:10.1029/2000jc000440

Effects of air mass origin on Arctic cloud microphysical parameters for April 1998 during FIRE.ACE

2002· article· en· W1980303186 sur OpenAlexaboutno aff
Ismail Gültepe, George A. Isaac

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAir mass (solar energy)ClimatologyMiddle latitudesCloud topLiquid water contentInternational Satellite Cloud Climatology ProjectAerosolMeteorologyCloud coverSatelliteCloud computingOceanographyGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observations collected in April 1998 using the Canadian Convair‐580 during the First International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) Regional Experiment‐Arctic Cloud Experiment (FIRE.ACE) are used to study cloud microphysics over the Arctic Ocean. Cloud microphysical parameters in climate models are specified as either constants or specific relationships based on cloud systems originating from either the ocean or land. The Arctic Ocean during winter and spring is mainly covered with ice. Because of this condition, the influence of the Arctic Ocean on cloud systems can be very different as compared to that of the midlatitude ocean. Air mass back‐trajectories calculated from the Canadian Meteorological Center (CMC) model outputs were used to define the origin of air masses as either the Pacific Ocean (PO) or the Arctic Ocean (AO). The uncertainty in specifying the origin of the air mass was less than 20%. The PO mean aerosol number concentration (Na) from the aircraft measurements was larger (108 cm−3) than for the AO cases (41 cm−3). The PO mean droplet number concentration (Nd) was 48 cm−3 in comparison to 77 cm−3 for the AO cases. The droplet effective radii (reff) for the AO and PO cases were 9.3 and 5.6 μm, respectively. Liquid water content (ice water content) changed from 0.05 (0.01) g m−3 for the AO cases to 0.13 (0.03) g m−3 for the PO cases. The averaged ice crystal number concentration was 20 L−1 for the PO cases and 10 L−1 for the AO cases. For April 1998, a statistical significance test on mean values at the 85% confidence level showed that the AO and PO cases had distinct microphysical and aerosol characteristics.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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