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Enregistrement W2110173852 · doi:10.5194/acp-14-1225-2014

On the role of monoterpene chemistry in the remote continental boundary layer

2014· article· en· W2110173852 sur OpenAlexaboutno aff
E. C. Browne, P. J. Wooldridge, K.‐E. Min, R. C. Cohen

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésNOxChemistryIsopreneEnvironmental chemistryOzoneNitrateAerosolAtmospheric chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The formation of organic nitrates (RONO2) represents an important NOx (NOx = NO + NO2) sink in the remote and rural continental atmosphere, thus impacting ozone production and secondary organic aerosol (SOA) formation. In these remote and rural environments, the organic nitrates are primarily derived from biogenic volatile organic compounds (BVOCs) such as isoprene and monoterpenes. Although there are numerous studies investigating the formation of SOA from monoterpenes, there are few studies investigating monoterpene gas-phase chemistry. Using a regional chemical transport model with an extended representation of organic nitrate chemistry, we investigate the processes controlling the production and fate of monoterpene nitrates (MTNs) over the boreal forest of Canada. MTNs account for 5–12% of total oxidized nitrogen over the boreal forest, and production via NO3 chemistry is more important than production via OH when the NOx mixing ratio is greater than 75 pptv. The regional responses are investigated for two oxidation pathways of MTNs: one that returns NOx to the atmosphere and one that converts MTNs into a nitrate that behaves like HNO3. The likely situation is in between, and these two assumptions bracket the uncertainty about this chemistry. In the case where the MTNs return NOx after oxidation, their formation represents a net chemical NOx loss that exceeds the net loss to peroxy nitrate formation. When oxidation of MTNs produces a molecule that behaves like HNO3, HNO3 and MTNs are nearly equal chemical sinks for NOx. This uncertainty in the oxidative fate of MTNs results in changes in NOx of 8–14%, in O3 of up to 3%, and in OH of 3–6% between the two model simulations.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations59
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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