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Enregistrement W2053089405 · doi:10.1080/10473289.2005.10464761

The Midlatitude North American Background Aerosol and Global Aerosol Variation

2005· article· en· W2053089405 sur OpenAlexaboutno aff
George M. Hidy, Charles L. Blanchard

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceHazeMeteorologyMiddle latitudesParticulatesNational Ambient Air Quality StandardsAir quality indexRange (aeronautics)Atmospheric sciencesClimatologyGeographyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protocols for the particulate matter (PM) National Ambient Air Quality Standards (NAAQS), and the Regional Haze Rule (RHR) give two complementary definitions for "natural" background airborne particle concentrations in the United States. The definition for the NAAQS derives largely from reported annual averages, whereas the definition for the RHR takes into account the frequency of occurrence of a range of visibility conditions estimated using fine particle composition. These definitions are simple, static representations of background or "unmanageable" aerosol conditions in the United States. An accumulation of data from rural-remote sites representing global conditions indicates that the airborne particle concentrations are highly variable. Observational campaigns show weather-related variations, including incidents of regional or intercontinental transport of pollution that influence background aerosol levels over midlatitude North America. Defining a background in North America based on long-term observations relies mainly on the remote-rural IMPROVE network in the United States, with a few additional measurements from Canada. Examination of the frequency of occurrence of mass concentrations and particle components provides insight not only about annual median conditions but also the variability of apparent background conditions. The results of this analysis suggest that a more elaborate approach to defining an unmanageable background could improve the present approach taken for information input into the U.S. regulatory process. An approach interpreting the continental gradients in fine PM (PM2.5) concentrations and composition may be warranted.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,305

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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