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Enregistrement W2902193720 · doi:10.5194/acp-2018-1215

The Importance of Biological Particles to the IceNucleating Particle Concentration in a CoastalTropical Site

2018· article· en· W2902193720 sur OpenAlexaff
Luis A. Ladino, Graciela B. Raga, Harry Álvarez‐Ospina, Manuel A. Andino-Enríquez, Irma Rosas, Eva Salinas, Leticia Martínez, J. Miranda, Zyanya Ramírez-Díaz, Bernardo Figueroa‐Espinoza, C. Chou, Allan K. Bertram, Erika T. Quintana, Luís A. Maldonado, José Agustín García-Reynoso, Meng Si, Victoria E. Irish

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico NacionalDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésAerosolIce nucleusAtmospheric sciencesEnvironmental scienceLatitudeParticle (ecology)ClimatologyOceanographyMeteorologyGeologyNucleationChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmospheric aerosol particles that can nucleate ice are referred to as ice nucleating particles (INP). Recent studies have confirmed that aerosol particles emitted by mid- and high-latitude oceans can act as INPs. This very relevant information can be included in climate and weather models to predict the formation of ice in clouds, given that most of them do not consider the oceans as a source of INPs. Very few studies to sample INPs have been carried out in tropical latitudes, and there is a need to evaluate their availability to understand the potential role that marine aerosol may play in the hydrological cycle of tropical regions. This study presents results from the first measurements obtained during a field campaign conducted in the topical village of Sisal, located on the coast of the Gulf of Mexico of the Yucatan peninsula in Mexico in January–February 2017, and one of the few data sets currently available at similar latitudes. Aerosol particles sampled in Sisal are shown to be very efficient INPs, with onset freezing temperatures as high as −3 °C (in some cases), similar to the onset temperature for Pseudomonas syringae. The results show that the INP concentration in Sisal is higher than at other locations sampled with the same type of INP counter. Air masses arriving in Sisal during the passage of cold fronts have, surprisingly, higher INP concentrations than the campaign-average, despite their lower total aerosol concentration. Biological particles were likely found to be very important in ice cloud formation at this tropical location, given the large concentration of INPs above −12 °C. A variety of bacteria and fungi were identified. Although the majority are of terrestrial origin, some of them are clearly oceanic.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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