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Enregistrement W2346293290 · doi:10.1080/02786826.2016.1185509

Methodology for quantifying the volatile mixing state of an aerosol

2016· article· en· W2346293290 sur OpenAlexaff
Matthew Dickau, Jason S. Olfert, Marc Stettler, Adam Boies, Ali Momenimovahed, Kevin A. Thomson, Gregory J. Smallwood, Mark P. Johnson

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolDifferential mobility analyzerSootChemistryParticle (ecology)Mixing (physics)Scanning mobility particle sizerCondensation particle counterParticle numberCarbon fibersAnalytical Chemistry (journal)Particle counterChemical compositionPopulationParticle sizeParticle-size distributionEnvironmental chemistryCombustionMaterials scienceThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixing state refers to the relative proportions of chemical species in an aerosol, and the way these species are combined; either as a population where each particle consists of a single species (‘externally mixed’) or where all particles individually consist of two or more species (‘internally mixed’) or the case where some particles are pure and some particles consist of multiple species. The mixing state affects optical and hygroscopic properties, and quantifying it is therefore important for studying an aerosol's climate impact. In this article, we describe a method to quantify the volatile mixing state of an aerosol using a differential mobility analyzer, centrifugal particle mass analyzer, catalytic denuder, and condensation particle counter by measuring the mass distributions of the volatile and non-volatile components of an aerosol and determining how the material is mixed within and between particles as a function of mobility diameter. The method is demonstrated using two aerosol samples from a miniCAST soot generator, one with a high elemental carbon (EC) content, and one with a high organic carbon (OC) content. The measurements are presented in terms of the mass distribution of the volatile and non-volatile material, as well as measures of diversity and mixing state parameter. It was found that the high-EC soot nearly consisted of only pure particles where 86% of the total mass was non-volatile. The high-OC soot consisted of either pure volatile particles or particles that contained a mixture of volatile and non-volatile material where 8% of the total mass was pure volatile particles and 70% was non-volatile material (with the remaining 22% being volatile material condensed on non-volatile particles).© 2016 American Association for Aerosol Research

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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