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Enregistrement W2112648032 · doi:10.5194/acp-12-9653-2012

Organics in environmental ices: sources, chemistry, and impacts

2012· article· en· W2112648032 sur OpenAlexaff
V. Faye McNeill, Amanda M. Grannas, Jonathan P. D. Abbatt, Markus Ammann, Parisa A. Ariya, Thorsten Bartels‐Rausch, Florent Dominé, D. J. Donaldson, Marcelo I. Guzmán, Dominik Heger, Tara F. Kahan, Petr Klán, S. Masclin, Céline Toubin, Didier Voisin

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCryosphereSnowBiogeochemical cycleEarth scienceEnvironmental scienceCarbon cycleEarth system scienceAtmospheric chemistryEnvironmental chemistryAstrobiologyChemistryAtmospheric sciencesClimatologyEcosystemEcologySea iceMeteorologyOceanographyGeologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The physical, chemical, and biological processes involving organics in ice in the environment impact a number of atmospheric and biogeochemical cycles. Organic material in snow or ice may be biological in origin, deposited from aerosols or atmospheric gases, or formed chemically in situ. In this manuscript, we review the current state of knowledge regarding the sources, properties, and chemistry of organic materials in environmental ices. Several outstanding questions remain to be resolved and fundamental data gathered before an accurate model of transformations and transport of organic species in the cryosphere will be possible. For example, more information is needed regarding the quantitative impacts of chemical and biological processes, ice morphology, and snow formation on the fate of organic material in cold regions. Interdisciplinary work at the interfaces of chemistry, physics and biology is needed in order to fully characterize the nature and evolution of organics in the cryosphere and predict the effects of climate change on the Earth's carbon cycle.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations140
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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