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Enregistrement W1995335643 · doi:10.1029/2005jd006878

Biomass burning and anthropogenic sources of CO over New England in the summer 2004

2006· article· en· W1995335643 sur OpenAlexaboutno aff
C. Warneke, J. A. de Gouw, A. Stohl, Owen R. Cooper, P. D. Goldan, W. C. Kuster, J. S. Holloway, E. J. Williams, B. M. Lerner, S. A. McKeen, M. Trainer, F. C. Fehsenfeld, E. Atlas, S. G. Donnelly, V. Stroud, A. Lueb, S. Kato

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBiomass burningAtmospheric sciencesAir quality indexBiomass (ecology)Mixing ratioChemical transport modelClimatologyMeteorologyAerosolOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the summer of 2004 large wildfires were burning in Alaska and Canada, and part of the emissions were transported toward the northeast United States, where they were measured during the NEAQS‐ITCT 2k4 (New England Air Quality Study–Intercontinental Transport and Chemical Transformation) study on board the NOAA WP‐3 aircraft and the NOAA research vessel Ronald H. Brown. Using acetonitrile and chloroform as tracers the biomass burning and the anthropogenic fraction of the carbon monoxide (CO) enhancement are determined. As much as 30% of the measured enhancement is attributed to the forest fires in Alaska and Canada transported into the region, and 70% is attributed to the urban emissions of mainly New York and Boston. On some days the forest fire emissions were mixed down to the surface and dominated the CO enhancement. The results compare well with the FLEXPART transport model, indicating that the total emissions during the measurement campaign for biomass burning might be about 22 Tg. The total U.S. anthropogenic CO sources used in FLEXPART are 25 Tg. FLEXPART model, using the U.S. EPA NEI‐99 data, overpredicts the CO mixing ratio around Boston and New York in 2004 by about 50%.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations97
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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