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Enregistrement W2048135539 · doi:10.1029/2011jd016612

Carbonaceous species and humic like substances (HULIS) in Arctic snowpack during OASIS field campaign in Barrow

2012· article· en· W2048135539 sur OpenAlexaff
Didier Voisin, Jean‐Luc Jaffrezo, Stéphan Houdier, Manuel Barret, J. Cozic, Martin D. King, James L. France, H. J. Reay, Amanda M. Grannas, Gregor Kos, Parisa A. Ariya, H. J. Beine, Florent Dominé

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSnowpackSnowDissolved organic carbonArcticEnvironmental scienceEnvironmental chemistryAlbedo (alchemy)Total organic carbonFlux (metallurgy)Deposition (geology)Atmospheric sciencesChemistryGeologySedimentOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snowpacks contain many carbonaceous species that can potentially impact on snow albedo and arctic atmospheric chemistry. During the OASIS field campaign, in March and April 2009, Elemental Carbon (EC), Water insoluble Organic Carbon (WinOC) and Dissolved Organic Carbon (DOC) were investigated in various types of snow: precipitating snows, remobilized snows, wind slabs and depth hoars. EC was found to represent less than 5% of the Total Carbon Content (TCC = EC + WinOC + DOC), whereas WinOC was found to represent an unusual 28 to 42% of TCC. Snow type was used to infer physical processes influencing the evolution of different fractions of DOC. DOC is highest in soil influenced indurated depth hoar layers due to specific wind related formation mechanisms in the early season. Apart from this specific snow type, DOC is found to decrease from precipitating snow to remobilized snow to regular depth hoar. This decrease is interpreted as due to cleaving photochemistry and physical equilibration of the most volatile fraction of DOC. Depending on the relative proportions of diamond dust and fresh snow in the deposition of the seasonal snowpack, we estimate that 31 to 76% of DOC deposited to the snowpack is reemitted back to the boundary layer. Under the assumption that this reemission is purely photochemical, we estimate an average flux of VOC out of the snowpack of 20 to 170 μgC m−2 h−1. Humic like substances (HULIS), short chain diacids and aldehydes are quantified, and showed to represent altogether a modest (<20%) proportion of DOC, and less than 10% of DOC + WinOC. HULIS optical properties are measured and could be consistent with aged biomass burning or a possible marine source.

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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,380

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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