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Enregistrement W2152814694 · doi:10.1029/2000jd900074

Significance of HO<sub><i>x</i></sub> and peroxides production due to alkene ozonolysis during fall and winter: A modeling study

2000· article· en· W2152814694 sur OpenAlexfundno aff
Parisa A. Ariya, Rolf Sander, Paul J. Crutzen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésOzonolysisAlkeneRadicalOzoneChemistryPhotochemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to identify new mechanisms for the generation of oxidants during fall and winter, we carried out a modeling investigation in which ozonolysis reactions of alkenes that were primarily anthropogenic in origin were considered. Our results indicate that the ozonolysis reactions of these molecules can be the major sources of HOx, H2O2, and organic peroxides during the night and therefore especially during dark seasons. These O3‐initiated oxidation reactions produce more peroxy radicals than those initiated by HO or NO3. This increase in RO2 also results in an increase in HO, HO2, and H2O2. The direct HO formation pathways by ozonolysis of alkenes can form more HO radicals than that from the reaction of O(1D) + H2O during the dark seasons. This additional source of HO can augment significantly atmospheric oxidation. H2O2 formation by ozonolysis also appears to be the most important dark season tropospheric sources of this oxidant. Our modeling results suggest that the existence of pollutant hydrocarbons and trace amount of biogenically produced terpenes can also lead to important production of HOx, H2O2, and organic peroxides. Substantially enhanced gas‐phase production of H2O2 and organic peroxides due to ozonolysis reactions can cause significant liquid‐phase oxidation of S(IV) to S(VI), and hence the role of ozonolysis reactions can be important for the sulfur conversion studies.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations55
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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