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Enregistrement W2787764197 · doi:10.1021/acsearthspacechem.7b00137

Composition of Size-Resolved Aged Boreal Fire Aerosols: Brown Carbon, Biomass Burning Tracers, and Reduced Nitrogen

2018· article· en· W2787764197 sur OpenAlexafffund
Robert A. Di Lorenzo, Bryan K. Place, Trevor C. VandenBoer, Cora J. Young

Notice bibliographique

RevueACS Earth and Space Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBanting Research Foundation
Mots-clésLevoglucosanChemistryAerosolDimethylamineEnvironmental chemistryDiethylamineNitrogenAmmoniumBiomass burningOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerosols that were size-resolved into 13 fractions between 10 nm and 18 μm were collected from an aged boreal forest wildfire plume in July 2013. Samples were extracted into water and analyzed for molecular-size-resolved brown carbon (BrC), biomass burning (BB) markers, reduced nitrogen compounds, and elemental composition. Absorption of BrC was primarily in fine-mode aerosols and dominated by high-molecular-weight compounds (>500 Da). The molecular size distribution of BrC was conserved across aerosol sizes, with a decrease in the importance of large molecules in smaller aerosols. The aerosol-size-resolved composition of BrC absorption was different than those of the two BB markers, non-sea-salt potassium and levoglucosan, suggesting that they may not be suitable for identifying BB BrC in aged plumes. Strong correlations were observed between BrC and the reduced nitrogen compounds ammonium, dimethylamine, and diethylamine. In aerosols with high BrC and reduced nitrogen, there was a strong cationic excess. These observations could be caused by (i) uptake of ammonium and alkylamines to form stable salts with organic acids or (ii) reactive uptake to form imines or enamines that were hydrolyzed during the BrC extraction process.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,774

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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