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Enregistrement W2897808192 · doi:10.1016/j.crte.2018.08.008

Observing the atmospheric evolution of ozone-depleting substances

2018· article· en· W2897808192 sur OpenAlexaboutno aff
Stefan Reimann, James W. Elkins, Paul J. Fraser, B. D. Hall, Michael J. Kurylo, Emmanuel Mahieu, S. A. Montzka, Ronald G. Prinn, Matthew Rigby, Peter G. Simmonds, Ray F. Weiss

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Géoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésMontreal ProtocolEnvironmental scienceTroposphereOzoneAtmosphere (unit)MeteorologyAtmospheric chemistryAtmospheric sciencesOzone layerGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The atmospheric observations of ozone-depleting substances (ODSs) have been essential for following their atmospheric response to the production and use restrictions imposed by the Montreal Protocol and its Amendments and Adjustments. ODSs have been used since the first half of the 20th century in industrial and domestic applications. However, their atmospheric growth went unnoticed until the early 1970s, when they were discovered using gas chromatograph-electron capture detection (GC-ECD) instruments. Similar instrumentation formed the basis of global flask and in situ measurements commenced by NOAA and ALE/GAGE/AGAGE in the late 1970s. The combination of these networks, supported by a number of other laboratories, has been essential for following the tropospheric trends of ODSs. Additionally, ground-based remote sensing measurements within NDACC and aircraft-based observation programs have been crucial for measuring the evolution of the ODS abundances over the entire atmosphere. Maintaining these networks at least at their current state is vital for ensuring the on-going verification of the success of the Montreal Protocol.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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