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Enregistrement W2050058313 · doi:10.1080/02786820300895

Evaluation of Elemental and Black Carbon Measurements from the GAViM and IMPROVE Networks

2003· article· en· W2050058313 sur OpenAlexaffabout
Zdeněk Nejedlý, Jeff Brook, Robert Vet, Robert A. Eldred

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolAbsorption (acoustics)Attenuation coefficientChemistryCarbon fibersAnalytical Chemistry (journal)Gravimetric analysisCarbon blackMass attenuation coefficientOpticsEnvironmental chemistryMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The GAViM program provides fine particulate and visibility data for several remote locations in Canada. Two long-term intercomparison studies between the GAViM and a major U.S. aerosol monitoring network, IMPROVE, were used to evaluate the uncertainty in the analytical data produced by proton induced x-ray emission (PIXE), proton elastic scattering analysis (PESA), and gravimetric analysis. GAViM and IMPROVE agreed well for elements from Fe to Zn where PIXE is the most sensitive; the relative difference between the 2 networks for Fe and Zn was <2%. Some lighter elements, e.g., sodium or sulphur, revealed a difference of 10-20%. Furthermore, an empiric conversion scheme for the GAViM absorption data produced by the laser integrated plate method (LIPM) was derived from the comparison to the IMPROVE thermal/optical reflectance (TOR) data. This conversion depends on the aerosol composition and is therefore site specific. It allows estimation of the elemental carbon concentrations from the historic raw light absorption values obtained by LIPM. If the mass attenuation coefficient of the fine aerosol collected at the 2 remote GAViM sites is assumed to be equal to 10 m 2 /g, then the results imply that the light absorption coefficient measured by LIPM is generally higher than the true value by up to a factor of 1.3 or 1.8, respectively. In both cases, LIPM overestimated the black carbon content, mostly for the lightly loaded samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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