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Enregistrement W2022839575 · doi:10.1175/2007jas2479.1

Vertical Motions in Arctic Mixed-Phase Stratiform Clouds

2008· article· en· W2022839575 sur OpenAlexaff
Matthew D. Shupe, Pavlos Kollias, Ola Persson, Greg M. McFarquhar

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésLiquid water contentContext (archaeology)ArcticEnvironmental scienceIce crystalsAtmospheric sciencesIce nucleusCloud computingCloud physicsIce cloudCloud topLiquid water pathMeteorologyPrecipitationGeologyPhysicsNucleationOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The characteristics of Arctic mixed-phase stratiform clouds and their relation to vertical air motions are examined using ground-based observations during the Mixed-Phase Arctic Cloud Experiment (MPACE) in Barrow, Alaska, during fall 2004. The cloud macrophysical, microphysical, and dynamical properties are derived from a suite of active and passive remote sensors. Low-level, single-layer, mixed-phase stratiform clouds are typically topped by a 400–700-m-deep liquid water layer from which ice crystals precipitate. These clouds are strongly dominated (85% by mass) by liquid water. On average, an in-cloud updraft of 0.4 m s−1 sustains the clouds, although cloud-scale circulations lead to a variability of up to ±2 m s−1 from the average. Dominant scales-of-variability in both vertical air motions and cloud microphysical properties retrieved by this analysis occur at 0.5–10-km wavelengths. In updrafts, both cloud liquid and ice mass grow, although the net liquid mass growth is usually largest. Between updrafts, nearly all ice falls out and/or sublimates while the cloud liquid diminishes but does not completely evaporate. The persistence of liquid water throughout these cloud cycles suggests that ice-forming nuclei, and thus ice crystal, concentrations must be limited and that water vapor is plentiful. These details are brought together within the context of a conceptual model relating cloud-scale dynamics and microphysics.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations211
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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