Snow – a photobiochemical exchange platform for volatile and semi-volatile organic compounds with the atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context Recent research has been directed towards the exchange of microorganisms and chemical compounds between snow and air. We investigate how microorganisms and chemical species in snow from the Arctic and temperate regions are transferred to the atmosphere and altered by the sun's energy. Results suggest that snow photo-biochemical reactions, in addition to physical-chemical reactions, should be considered in describing organic matter in air–snow exchanges, and in investigations of climate change. Abstract Field and laboratory studies of organic compounds in snow (12 species; concentrations =17 µg L–1) were conducted and microorganisms in snow and aerosols at urban and Arctic sites were investigated (snow: total bacteria count =40000 colony forming units per millilitre (CFU mL–1), fungi =400 CFU mL–1; air: bacteria =2.2 × 107 CFU m–3, fungi =84 CFU m–3). Bio-organic material is transferred between snow and air and influence on snow-air exchange processes is demonstrated. Volatile organic compounds in snow are released into the air upon melting. In vitro photochemistry indicated an increase of =60 µg L–1 for 1,3- and 1,4-dimethylbenzenes. Bacillus cereus was identified and observed in snow and air with ice-nucleating being P. syringae absent. As a result snow photobiochemical reactions should be considered in describing organic matter air–snow exchanges, and the investigation of climate change.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».