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Enregistrement W2070499868 · doi:10.1029/2003jd004075

Deliquescence of malonic, succinic, glutaric, and adipic acid particles

2004· article· en· W2070499868 sur OpenAlexafffund
Matthew T. Parsons, Jackson Mak, Sarah R. Lipetz, Allan K. Bertram

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAdipic acidGlutaric acidMalonic acidSuccinic acidRelative humidityEutectic systemMaterials scienceDicarboxylic acidIce nucleusChemistryNucleationThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to understand and predict the role of organic particles in the atmosphere their deliquescence behavior must be understood. Using an optical microscope coupled to a flow cell, we investigated the deliquescence of malonic, succinic, glutaric, and adipic acid particles with sizes ranging from 2 to 40 μm. Deliquescence relative humidities were determined for temperatures ranging from 293 to 243 K. Over this temperature range both succinic acid and adipic acid deliquesced at approximately 100% relative humidity, whereas malonic acid and glutaric acid deliquesced at significantly lower relative humidities. These results are generally in good agreement with previous studies and are within 3% of calculations based on the UNIQUAC (universal quasi‐chemical) Functional Group Activity Coefficients (UNIFAC) model and recently published interaction parameters. Our studies also include measurements at temperatures below the eutectic temperatures. At these temperatures, ice did not nucleate; rather the particles underwent deliquescence to form metastable solution droplets. This indicates that solid dicarboxylic acids are not good ice nuclei above 243 K and hence will probably not play a role in ice cloud formation at these temperatures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations130
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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