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Enregistrement W2587517335 · doi:10.1021/acs.est.6b04947

The Essential Role for Laboratory Studies in Atmospheric Chemistry

2017· article· en· W2587517335 sur OpenAlexaff
James B. Burkholder, Jonathan P. D. Abbatt, Ian Barnes, J. M. Roberts, Megan L. Melamed, Markus Ammann, Allan K. Bertram, Christopher D. Cappa, Annmarie G. Carlton, Lucy J. Carpenter, John N. Crowley, Yael Dubowski, C. George, Dwayne E. Heard, Hartmut Herrmann, Frank N. Keutsch, Jesse H. Kroll, V. Faye McNeill, N. L. Ng, Sergey A. Nizkorodov, John J. Orlando, Carl J. Percival, Bénédicte Picquet‐Varrault, Yinon Rudich, Paul W. Seakins, Jason D. Surratt, Hiroshi Tanimoto, Joel A. Thornton, Geoffrey S. Tyndall, Andreas Wahner, Charles J. Weschler, Kevin Wilson, Paul J. Ziemann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésAtmospheric chemistryAtmosphere (unit)Air pollutionAir quality indexHuman healthEnvironmental scienceClimate changeEnvironmental resource managementEnvironmental planningOzoneMeteorologyEcologyGeographyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory studies of atmospheric chemistry characterize the nature of atmospherically relevant processes down to the molecular level, providing fundamental information used to assess how human activities drive environmental phenomena such as climate change, urban air pollution, ecosystem health, indoor air quality, and stratospheric ozone depletion. Laboratory studies have a central role in addressing the incomplete fundamental knowledge of atmospheric chemistry. This article highlights the evolving science needs for this community and emphasizes how our knowledge is far from complete, hindering our ability to predict the future state of our atmosphere and to respond to emerging global environmental change issues. Laboratory studies provide rich opportunities to expand our understanding of the atmosphere via collaborative research with the modeling and field measurement communities, and with neighboring disciplines.

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)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0080,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations157
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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