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Enregistrement W2888431480 · doi:10.71781/11409

Caractérisation des propriétés chimiques, physiques et optiques des matières particulaires atmosphériques dans le Grand Nord canadien

2017· dissertation· fr· W2888431480 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha Tremblay

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les aérosols atmosphériques, c’est-à-dire les matières particulaires, sont une source importante d’incertitudes dans les modèles climatiques. En raison de cette incertitude, il est important d’analyser la corrélation entre la composition, les propriétés physiques (par exemple la taille des particules) et les propriétés optiques des aérosols atmosphériques en utilisant différents instruments. Dans l’Arctique, l’impact du changement climatique se fait ressentir de façon plus rapide que la moyenne mondiale, d’où ce problème souligne le besoin important d’effectuer des mesures atmosphériques dans cette région. À cette fin, des mesures sur le terrain en rapport avec la composition des aérosols atmosphériques sont actuellement effectuées au Laboratoire de Recherche Atmosphérique sur l’Environnement Polaire (PEARL) à Eureka, au Nunavut (80N, 86O), afin de caractériser les aérosols dans le Grand Nord canadien. Les instruments déployés comprennent deux PAX (Photoacoustic Extinctiometers), qui mesurent la diffusion de la lumière et l’absorption des aérosols à 870 nm et 405 nm, ensuite un spectromètre de masse, appelé aussi AMS (Aerosol Mass Spectrometer), puis un OPC (Optical Particle Counter) et finalement un SMPS (Scanning Mobility Particle Sizer). En utilisant les données obtenues de ces instruments, qui sont opérationnels depuis août 2015 jusqu’en date d’aujourd’hui, il est possible d’observer des changements dans la distribution de la taille des aérosols et de leur concentration, en plus de changements concomitants dans leurs caractéristiques optiques. Plus particulièrement, les mesures actuelles des aérosols fournissent des observations à long terme sur la distribution de la taille des aérosols dans l’Arctique pour les deux modes extrêmes, soit pour les fines et grosses particules. Des événements sur le grossissement des particules ont été fréquemment observés pendant l’été 2015 et l’été 2016. Cependant, d’autres événements à long terme peuvent être observés au courant de l’année, comme l’événement d’une plume de pollution, ou même le phénomène de brume arctique qui se produit chaque hiver dans le Grand Nord canadien.

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)0,001
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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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