Functional group analysis by H NMR/chemical derivatization for the characterization of organic aerosol from the SMOCC field campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Water soluble organic compounds (WSOC) in aerosol samples collected in the Amazon Basin in a period encompassing the middle/late dry season and the beginning of the wet season, were investigated by H NMR spectroscopy. HiVol filter samples (PM2.5 and PM>2.5) and size-segregated samples from multistage impactor were subjected to H NMR characterization. The H NMR methodology, recently developed for the analysis of organic aerosol samples, has been improved by exploiting chemical methylation of carboxylic groups with diazomethane, which allows the direct determination of the carboxylic acid content of WSOC. The content of carboxylic carbons for the different periods and sizes ranged from 12% to 20% of total measured carbon depending on the season and aerosol size, with higher contents for the fine particles in the transition and wet periods with respect to the dry period. A comprehensive picture is presented of WSOC functional groups in aerosol samples representative of the biomass burning period, as well as of transition and semi-clean atmospheric conditions. A difference in composition between fine (PM2.5) and coarse (PM>2.5) size fractions emerged from the NMR data, the former showing higher alkylic content, the latter being largely dominated by R-O-H (or R-O-R') functional groups. Very small particles (<0.14 μm), however, present higher alkyl-chain content and less oxygenated carbons than larger fine particles (0.42–1.2 μm). More limited variations were found between the average compositions in the different periods of the campaign.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».