Inter-Comparison of a Fast Mobility Particle Sizer and a Scanning Mobility Particle Sizer Incorporating an Ultrafine Water-Based Condensation Particle Counter
Notice bibliographique
Résumé
An Ultrafine Water-based Condensation Particle Counter (UWCPC), a Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS) incorporating an UWCPC, and a Fast Mobility Particle Sizer (FMPS) were deployed to determine the number and size distribution of ultrafine particles. Comparisons of particle number concentrations measured by the UWCPC, SMPS, and FMPS were conducted to evaluate the performance of the two particle sizers using ambient particles as well as lab generated artificial particles. The SMPS number concentration was substantially lower than the FMPS (FMPS/SMPS = 1.56) measurements mainly due to the diffusion losses of particles in the SMPS. The diffusion loss corrected SMPS (C-SMPS) number concentration was on average ∼ 15% higher than the FMPS data (FMPS/C-SMPS = 0.87). Good correlation between the C-SMPS and FMPS was also observed for the total particle number concentrations in the size range 6 nm to 100 nm measured at a road-side urban site (r2 = 0.91). However, the particle size distribution measured by the C-SMPS was quite different from the size distribution measured by the FMPS. An empirical correction factor for each size bin was obtained by comparing the FMPS data to size-segregated UWCPC number concentrations for atmospheric particles. The application of the correction factor to the FMPS data (C-FMPS) greatly improved the agreement of the C-SMPS and C-FMPS size distributions. The agreement of the total particle concentrations also improved to well within 10% (C-FMPS/C-SMPS = 0.95).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».