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Enregistrement W2069582825 · doi:10.1029/2007gl032300

Carbon monoxide pollution from cities and urban areas observed by the Terra/MOPITT mission

2008· article· en· W2069582825 sur OpenAlexfundno aff
Cathy Clerbaux, D. P. Edwards, M. N. Deeter, L. K. Emmons, Jean‐François Lamarque, Xue Xi Tie, S. T. Massie, J. C. Gille

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentro Internacional de Agricultura TropicalUniversity of TorontoNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceTropospherePollutionDaytimeAtmospheric sciencesCarbon monoxideAir pollutionAtmosphere (unit)SatellitePlanetary boundary layerRemote sensingMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon monoxide (CO) is a key species for tracking pollution plumes. The Measurement Of Pollution in The Troposphere (MOPITT) mission onboard the Terra satellite has already provided 7.5 years of CO atmospheric concentration measurements around the globe. Limited sensitivity to the boundary layer is well known to be a weakness of nadir looking thermal infrared sounders. This paper investigates the possibility of using the MOPITT surface measurements to detect CO emitted by cities and urban centers. By selecting the data and averaging them over long time periods, we demonstrate that the CO pollution arising from the large cities and urban areas can be distinguished from the background transported pollution. The more favorable observations are obtained during daytime and at locations where the thermal contrast (temperature gradient) between the surface and lower atmosphere is significant.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations83
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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