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Enregistrement W2160477731 · doi:10.1029/2002jd002529

Ozone production efficiency in an urban area

2002· article· en· W2160477731 sur OpenAlexaff
L. I. Kleinman, Peter H. Daum, Yin‐Nan Lee, L. J. Nunnermacker, Stephen Springston, J. Weinstein‐Lloyd, J. Rudolph

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzonePlumeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesRange (aeronautics)Metropolitan areaProduction (economics)PhoenixDilutionAtmospheric chemistryReactivity (psychology)GasolineMeteorologyEnvironmental chemistryChemistryPhysicsMaterials scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ozone production efficiency can be defined as the number of molecules of oxidant (O3 + NO2) produced photochemically when a molecule of NOx (NO + NO2) is oxidized. It conveys information about the conditions under which O3 is formed and is an important parameter to consider when evaluating impacts from NOx emission sources. We present calculational and observational results on ozone production efficiency based on measurements made from aircraft flights in the Phoenix metropolitan area in May and June of 1998. Constrained steady state box model calculations are used to relate a ratio of O3 production rate to NOx consumption rate (i.e., P(O3)/P(NOz)) to a VOC to NO2 ratio of OH reactivity. Lagrangian calculations show how this ratio generally increases with time due to oxidation chemistry and plume dilution. City to city differences in ozone production efficiency can be attributed to corresponding differences in VOC to NO2 reactivity ratio which in turn reflect emission patterns. Ozone production efficiencies derived from aircraft measurements in 20 plumes show a dependence on NOx concentration similar to that calculated for P(O3)/P(NOz). Calculations are based on data from a single location but are believed to be applicable to a wide range of plumes from different areas.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations163
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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