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Enregistrement W2950965215 · doi:10.1039/c9em00190e

Emerging investigator series: spatial distribution of dissolved organic matter in ice and at air–ice interfaces

2019· article· en· W2950965215 sur OpenAlexaff
Subha Chakraborty, Tara F. Kahan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesRoyal SocietyRoyal Society of ChemistryNational Science Foundation
Mots-clésCitric acidChemistryHumic acidAqueous solutionSulfateOrganic acidInorganic chemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolved organic matter (DOM) is a common solute in snow and ice at Earth's surface. Its effects on reaction kinetics in ice and at air-ice interfaces can be large, but are currently difficult to quantify. We used Raman microscopy to characterize the surface and bulk of frozen aqueous solutions containing humic acid, sodium dodecyl sulfate (SDS), and citric acid at a range of concentrations and temperatures. The surface-active species (humic acid and SDS) were distributed differently than citric acid. Humic acid and SDS are almost completely excluded to the air-ice interface during freezing, where they form a film that coats the surface nearly completely. A liquid layer that coats the majority of the surface was observed at all humic acid and SDS concentrations. Citric acid, which is smaller and less surface active, is excluded to liquid channels at the air-ice interface and within the ice bulk, as has previously been reported for ionic solutes such as sodium chloride. Incomplete surface wetting was observed at all citric acid concentrations and at all temperatures (up to -5 °C). Citric acid appears to be solvated in frozen samples, but SDS and humic acid do not. These results will improve our understanding of the effects of organic solutes on environmental and atmospheric chemistry within ice and at air-ice interfaces.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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