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Enregistrement W2167602740 · doi:10.1088/1748-9326/3/2/025004

Ice formation via deposition nucleation on mineral dust and organics: dependence of onset relative humidity on total particulate surface area

2008· article· en· W2167602740 sur OpenAlexafffund
Zamin A. Kanji, Octavian Florea, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIce nucleusRelative humidityNucleationSaturation (graph theory)Deposition (geology)Particle (ecology)MineralogyParticulatesClear iceMaterials scienceChemical engineeringChemistryGeologyThermodynamicsArctic ice packArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present ice nucleation results for Arizona test dust, kaolinite, montmorillonite, silica, silica coated with a hydrophobic octyl chain, oxalic acid dihydrate, Gascoyne leonardite (a humic material), and Aldrich humic acid (sodium salt). The focus was on deposition mode nucleation below water saturation at 233 K. Particles were deposited onto a hydrophobic cold stage by atomization of a slurry/solution and exposed to a constant partial pressure of water vapor. By lowering the temperature of the stage, the relative humidity with respect to ice (RH i ) was gradually increased until ice nucleation was observed using digital photography. Different numbers of particles were deposited onto the cold stage by varying the atomization solution concentration and deposition time. For the same total particulate surface area, mineral dust particles nucleated ice at lower supersaturations than all other materials. The most hydrophobic materials, i.e. Gascoyne leonardite and octyl silica, were the least active. For our limit of detection of one ice crystal, the ice onset RH i values were dependent on the total surface area of the particulates, indicating that no unique threshold RH i for ice nucleation prevails.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations112
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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