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Enregistrement W2315751106 · doi:10.1021/jz201086v

Sizer for Neutral Weakly Bound Ultrafine Aerosol Particles Based on Sodium Doping and Mass Spectrometric Detection

2011· article· en· W2315751106 sur OpenAlexaff
Bruce L. Yoder, Jessica Litman, Piotr W. Forysinski, Jennifer L. Corbett, Ruth Signorell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolPhotoionizationIonizationNanometreNanoparticleDopingUltrafine particleAnalytical Chemistry (journal)Extreme ultraviolet lithographySodiumRange (aeronautics)ChemistryMaterials scienceNanotechnologyEnvironmental chemistryOptoelectronicsIonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The determination of accurate size distributions and chemical composition of volatile and semivolatile ultrafine aerosol particles with sizes in the subnanometer to several tens of nanometers range is a problem that plagues many studies in aerosol research. We propose to employ sodium-doping of the aerosol particles with subsequent photoionization in the ultraviolet combined with mass spectrometric detection to solve this problem. Comparison with “soft” EUV ionization demonstrates that this technique can determine size distributions and to some extent the chemical composition of weakly bound ultrafine aerosol particles largely destruction-free. We also discuss how sodium-doping can be turned into a viable quantitative technique for the sizing of ultrafine aerosol particles.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations54
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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