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Enregistrement W2137945591 · doi:10.1029/2008gl033906

Light absorbing carbon emissions from commercial shipping

2008· article· en· W2137945591 sur OpenAlexaff
D. A. Lack, B. M. Lerner, Claire Granier, T. Baynard, Edward R. Lovejoy, P. Massoli, A. R. Ravishankara, E. J. Williams

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésEnvironmental scienceAerosolArcticAir quality indexAtmospheric sciencesThe arcticClimatologyMeteorologyOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive measurements of the emission of light absorbing carbon aerosol (LAC) from commercial shipping are presented. Vessel emissions were sampled using a photoacoustic spectrometer in the Gulf of Mexico region. The highest emitters (per unit fuel burnt) are tug boats, thus making significant contributions to local air quality in ports. Emission of LAC from cargo and non cargo vessels in this study appears to be independent of engine load. Shipping fuel consumption data (2001) was used to calculate a global LAC contribution of 133(±27) Ggyr −1 , or ∼1.7% of global LAC. This small fraction could have disproportionate effects on both air quality near port areas and climate in the Arctic if direct emissions of LAC occur in that region due to opening Arctic sea routes. The global contribution of this LAC burden was investigated using the MOZART model. Increases of 20–50 ng m −3 LAC (relative increases up to 40%) due to shipping occur in the tropical Atlantic, Indonesia, central America and the southern regions of South America and Africa.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,688
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations104
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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