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Enregistrement W2890164344 · doi:10.1038/s41598-018-32047-4

Summertime Primary and Secondary Contributions to Southern Ocean Cloud Condensation Nuclei

2018· article· en· W2890164344 sur OpenAlexafffund
Kirsten N. Fossum, Jurgita Ovadnevaitė, Darius Čeburnis, Manuel Dall’Osto, Salvatore Marullo, Marco Bellacicco, Rafel Simó, Dantong Liu, Michael Flynn, Andreas Zuend, Colin O’Dowd

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterScience Foundation IrelandMinisterio de Economía y CompetitividadCentre National d’Etudes SpatialesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCloud condensation nucleiPrimary (astronomy)Cloud computingEnvironmental scienceCondensationMeteorologyAtmospheric sciencesOceanographyAstrobiologyGeologyGeographyPhysicsComputer scienceAstrophysicsAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atmospheric aerosols in clean remote oceanic regions contribute significantly to the global albedo through the formation of haze and cloud layers; however, the relative importance of ‘primary’ wind-produced sea-spray over secondary (gas-to-particle conversion) sulphate in forming marine clouds remains unclear. Here we report on marine aerosols (PM 1 ) over the Southern Ocean around Antarctica, in terms of their physical, chemical, and cloud droplet activation properties. Two predominant pristine air masses and aerosol populations were encountered: modified continental Antarctic ( cAA ) comprising predominantly sulphate with minimal sea-salt contribution and maritime Polar ( mP ) comprising sulphate plus sea-salt. We estimate that in cAA air, 75% of the CCN are activated into cloud droplets while in mP air, 37% are activated into droplets, for corresponding peak supersaturation ranges of 0.37–0.45% and 0.19–0.31%, respectively. When realistic marine boundary layer cloud supersaturations are considered (e.g. ~0.2–0.3%), sea-salt CCN contributed 2–13% of the activated nuclei in the cAA air and 8–51% for the marine air for surface-level wind speed < 16 m s −1 . At higher wind speeds, primary marine aerosol can even contribute up to 100% of the activated CCN, for corresponding peak supersaturations as high as 0.32%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations130
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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