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Enregistrement W2220004450 · doi:10.1002/2015gl066954

Size separation method for absorption characterization in brown carbon: Application to an aged biomass burning sample

2015· article· en· W2220004450 sur OpenAlexafffund
Robert A. Di Lorenzo, Cora J. Young

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésAbsorbanceSize-exclusion chromatographyAbsorption (acoustics)Mass spectrometryAerosolAnalytical Chemistry (journal)Electrospray ionizationElectrosprayChromatographyCarbon fibersChemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majority of brown carbon (BrC) in atmospheric aerosols is derived from biomass burning (BB) and is primarily composed of extremely low volatility organic carbons. We use two chromatographic methods to compare the contribution of large and small light‐absorbing BrC components in aged BB aerosols with UV‐vis absorbance detection: (1) size exclusion chromatography (SEC) and (2) reverse phase high‐performance liquid chromatography. We observe no evidence of small molecule absorbers. Most BrC absorption arises from large molecular weight components (>1000 amu). This suggests that although small molecules may contribute to BrC absorption near the BB source, analyses of aerosol extracts should use methods selective to large molecular weight compounds because these species may be responsible for long‐term BrC absorption. Further characterization with electrospray ionization mass spectrometry (MS) coupled to SEC demonstrates an underestimation of the molecular size determined through MS as compared to SEC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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

Citations81
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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