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Enregistrement W2938870971 · doi:10.5194/amt-2019-104

Inter-comparison of the Elemental and Organic Carbon Mass Measurements from Three North American National Long-term Monitoring Networks

2019· article· en· W2938870971 sur OpenAlexafffundabout
Tak Wai Chan, Lin Huang, Kulbir Banwait, Wendy Zhang, D. Ernst, Xiaoliang Wang, John G. Watson, Judith C. Chow, Mark Green, C. I. Czimczik, Guaciara M. Santos, Sangeeta Sharma, Keith Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaClean Air Regulatory AgendaEnvironment and Climate Change CanadaDesert Research InstituteNational Park ServiceU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAir quality indexTotal organic carbonGreenhouse gasMass concentration (chemistry)Environmental chemistryMeteorologyChemistryGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Carbonaceous aerosol is a major contributor to the total aerosol load and being monitored by diverse measurement approaches. Here, ten years of continuous carbonaceous aerosol measurements collected at the Centre of Atmospheric Research Experiments (CARE) in Egbert, Ontario, Canada on quartz filters by three independent networks (Interagency Monitoring of PROtected Visual Environments (IMPROVE), Canadian Air and Precipitation Monitoring Network (CAPMoN), and Canadian Aerosol Baseline Measurement (CABM)) were compared. Specifically, the study evaluated how differences in sample collection and analysis affected the yield of total carbon (TC), organic carbon (OC), and elemental carbon (EC). When all measurements were normalized with respect to concentration measured in a common reference year, OC measurements agreed to within 29–48 % and EC measurement to within 20 % amongst the different networks. Fitted with a sigmoid function, elevated OC and EC concentrations were found when ambient temperature exceeded 10 °C. These increased ambient concentrations of OC during summer were attributed to the secondary organic aerosol (SOA) formation and forest fire emissions, while elevated EC concentrations were attributed to forest fire emissions and increased vehicle emissions. The observations from this study suggest that carbonaceous aerosol measurements, especially EC, can be synchronized across networks if sample collection and analytical method in each network remain internally consistent. This study allows the generation of regional to continental-scale-harmonized concentration data sets for benchmarking of atmospheric chemical transport models that determine emission sources and sinks, and assess the effectiveness of government mitigation policies in improving air quality and reducing reliance on fossil fuel consumption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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