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Enregistrement W2790696117 · doi:10.5194/acp-18-15669-2018

Ice-nucleating ability of aerosol particles and possible sources at three coastal marine sites

2018· article· en· W2790696117 sur OpenAlexafffundabout
Meng Si, Victoria E. Irish, Ryan H. Mason, Jesús Vergara‐Temprado, Sarah Hanna, Luis A. Ladino, Jacqueline Yakobi-Hancock, C. L. Schiller, Jeremy J. B. Wentzell, Jonathan P. D. Abbatt, K. S. Carslaw, Benjamin J. Murray, Allan K. Bertram

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of EnvironmentEuropean Commission
Mots-clésSea sprayAerosolParticle (ecology)Sea iceMineralogyParticle sizePopulationPrecipitationOceanographyAtmospheric sciencesEnvironmental scienceChemistryGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of ice-nucleating particles (INPs) for climate and precipitation, our understanding of these particles is far from complete. Here, we investigated INPs at three coastal marine sites in Canada, two at mid-latitude (Amphitrite Point and Labrador Sea) and one in the Arctic (Lancaster Sound). For Amphitrite Point, 23 sets of samples were analyzed, and for Labrador Sea and Lancaster Sound, one set of samples was analyzed for each location. At all three sites, the ice-nucleating ability on a per number basis (expressed as the fraction of aerosol particles acting as an INP) was strongly dependent on the particle size. For example, at diameters of around 0.2 µm, approximately 1 in 10 6 particles acted as an INP at −25 ∘ C, while at diameters of around 8 µm, approximately 1 in 10 particles acted as an INP at −25 ∘ C. The ice-nucleating ability on a per surface-area basis (expressed as the surface active site density, n s ) was also dependent on the particle size, with larger particles being more efficient at nucleating ice. The n s values of supermicron particles at Amphitrite Point and Labrador Sea were larger than previously measured n s values of sea spray aerosols, suggesting that sea spray aerosols were not a major contributor to the supermicron INP population at these two sites. Consistent with this observation, a global model of INP concentrations under-predicted the INP concentrations when assuming only marine organics as INPs. On the other hand, assuming only K-feldspar as INPs, the same model was able to reproduce the measurements at a freezing temperature of −25 ∘ C, but under-predicted INP concentrations at −15 ∘ C, suggesting that the model is missing a source of INPs active at a freezing temperature of −15 ∘ C.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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