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Enregistrement W2015719189 · doi:10.1029/2003jd004248

Transport of smoke from Canadian forest fires to the surface near Washington, D.C.: Injection height, entrainment, and optical properties

2004· article· en· W2015719189 sur OpenAlexaboutno aff
Peter R. Colarco, M. R. Schoeberl, Bruce G. Doddridge, L. T. Marufu, Omar Torres, Ellsworth J. Welton

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokePlumeEnvironmental scienceEntrainment (biomusicology)Atmospheric sciencesPollutantMeteorologyPlanetary boundary layerAir quality indexTurbulenceGeologyGeographyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoke and pollutants from Canadian forest fires are sometimes transported over the United States at low altitudes behind advancing cold fronts. An unusual event occurred in July 2002 in which smoke from fires in Quebec was observed by satellite, lidar, and aircraft to arrive over the Washington, D.C., area at high altitudes. This elevated smoke plume subsequently mixed to the surface as it was entrained into the turbulent planetary boundary layer and had adverse effects on the surface air quality over the region. Trajectory and three‐dimensional model calculations confirmed the origin of the smoke, its transport at high altitudes, and the mechanism for bringing the pollutants to the surface. Additionally, the modeled smoke optical properties agreed well with aircraft and remote sensing observations provided the smoke particles were allowed to age by coagulation in the model. These results have important implications for the long‐range transport of pollutants and their subsequent entrainment to the surface, as well as the evolving optical properties of smoke from boreal forest fires.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,101

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations288
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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