MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2892560419 · doi:10.1038/s41467-018-06622-2

Resolving the mechanisms of hygroscopic growth and cloud condensation nuclei activity for organic particulate matter

2018· article· en· W2892560419 sur OpenAlexaff
Pengfei Liu, Mijung Song, Tianning Zhao, Sachin S. Gunthe, Suhan Ham, Yipeng He, Yiming Qin, Zhaoheng Gong, Juliana Carolina Amorim, Allan K. Bertram, Scot T. Martin

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of ScienceDirectorate for GeosciencesNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of EnergyHansjörg Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard UniversityHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésParticulatesCloud condensation nucleiCondensationCloud computingEnvironmental scienceEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesChemistryAerosolMeteorologyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hygroscopic growth and cloud condensation nuclei activation are key processes for accurately modeling the climate impacts of organic particulate matter. Nevertheless, the microphysical mechanisms of these processes remain unresolved. Here we report complex thermodynamic behaviors, including humidity-dependent hygroscopicity, diameter-dependent cloud condensation nuclei activity, and liquid-liquid phase separation in the laboratory for biogenically derived secondary organic material representative of similar atmospheric organic particulate matter. These behaviors can be explained by the non-ideal mixing of water with hydrophobic and hydrophilic organic components. The non-ideality-driven liquid-liquid phase separation further enhances water uptake and induces lowered surface tension at high relative humidity, which result in a lower barrier to cloud condensation nuclei activation. By comparison, secondary organic material representing anthropogenic sources does not exhibit complex thermodynamic behavior. The combined results highlight the importance of detailed thermodynamic representations of the hygroscopicity and cloud condensation nuclei activity in models of the Earth's climate system.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,289

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations208
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207