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Enregistrement W2945003725 · doi:10.14288/1.0376539

Concentrations, properties, and sources of ice nucleating particles in remote Canadian environments

2019· article· en· W2945003725 sur OpenAlexaboutno aff
Meng Si

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice nucleating particles (INPs) are particles that cause heterogeneous ice nucleation in the atmosphere. INPs affect the formation and properties of ice and mixed-phase clouds and therefore influence the radiative forcing of the Earth-atmosphere system. However, the climatic effect of INPs is poorly understood, in part, because the concentrations, properties, and sources of INPs are not well understood, especially at remote locations. In the following dissertation, the concentrations, properties, and sources of INPs in remote Canadian environments are investigated. The environments studied included three coastal marine sites (two at mid-latitude and one in the Arctic), one ground site in the Arctic boundary layer, and the Arctic free troposphere. The concentrations of INPs at -25 oC were found to range from 0.01 to 3 L-1, and the INP concentrations measured in the Arctic were lower than that at mid-latitude. At the three coastal marine sites, the ice nucleating ability of aerosol particles was found to be dependent on the particle size with larger particles being more efficient at nucleating ice. Mineral dust was likely a major component of the supermicron INPs, and sea spray aerosol was not likely the major source of INPs at these sites. At the ground site in the Arctic boundary layer, INP concentrations at -25 oC were correlated with tracers of mineral dust, anti-correlated with tracers of sea spray aerosols, and not correlated with tracers of anthropogenic aerosols, which suggest that mineral dust was a major contributor to the INP population at this site. The majority of the particles collected in the Arctic free troposphere were mineral dust, and aluminosilicates and silicates were the major mineral types. A large fraction of the mineral dust was internally mixed with inorganic species (e.g., sea salt and sulfates). Particle dispersion modelling suggested iii that mineral dust particles collected at both ground level and in the free troposphere were transported over long distances from East Asia. The results presented in this dissertation increase our understanding of the concentrations, properties, and sources of atmospheric INPs, and should be useful to constrain models of INPs.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,071

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,135
Écart entre enseignants0,126 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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