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Enregistrement W2569737033 · doi:10.1021/acs.est.6b03229

Enhanced Light Scattering of Secondary Organic Aerosols by Multiphase Reactions

2017· article· en· W2569737033 sur OpenAlexaff
Kun Li, Junling Li, John Liggio, Weigang Wang, Maofa Ge, Qifan Liu, Yucong Guo, Shengrui Tong, Jiangjun Li, Chao Peng, Bo Jing, Dong Wang, Pingqing Fu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRadiative forcingGlyoxalAerosolScatteringRadiative transferLight scatteringEnvironmental scienceChemistryMaterials scienceChemical physicsAtmospheric sciencesChemical engineeringOpticsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary organic aerosol (SOA) plays a pivotal role in visibility and radiative forcing, both of which are intrinsically linked to the refractive index (RI). While previous studies have focused on the RI of SOA from traditional formation processes, the effect of multiphase reactions on the RI has not been considered. Here, we investigate the effects of multiphase processes on the RI and light-extinction of m-xylene-derived SOA, a common type of anthropogenic SOA. We find that multiphase reactions in the presence of liquid water lead to the formation of oligomers from intermediate products such as glyoxal and methylglyoxal, resulting in a large enhancement in the RI and light-scattering of this SOA. These reactions will result in increases in light-scattering efficiency and direct radiative forcing of approximately 20%-90%. These findings improve our understanding of SOA optical properties and have significant implications for evaluating the impacts of SOA on the rapid formation of regional haze, global radiative balance, and climate change.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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