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Enregistrement W2953421689 · doi:10.3390/atmos10070349

Biogenic Aerosol in the Arctic from Eight Years of MSA Data from Ny Ålesund (Svalbard Islands) and Thule (Greenland)

2019· article· en· W2953421689 sur OpenAlexaff
Silvia Becagli, Alessandra Amore, Laura Caiazzo, Tatiana Di Iorio, Alcide di Sarra, Luigi Lazzara, Christian Marchese, Daniela Meloni, Giovanna Mori, Giovanni Muscari, Caterina Nuccio, Giandomenico Pace, Mirko Severi, Rita Traversi

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolCloud condensation nucleiEnvironmental sciencePhytoplanktonAtmosphere (unit)Sea iceOceanographyMethanesulfonic acidAtmospheric sciencesArcticDimethyl sulfideIce nucleusNutrientGeologyChemistryGeographyMeteorologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In remote marine areas, biogenic productivity and atmospheric particulate are coupled through dimethylsulfide (DMS) emission by phytoplankton. Once in the atmosphere, the gaseous DMS is oxidized to produce H2SO4 and methanesulfonic acid (MSA); both species can affect the formation of cloud condensation nuclei. This study analyses eight years of biogenic aerosol evolution and variability at two Arctic sites: Thule (76.5° N, 68.8° W) and Ny Ålesund (78.9° N, 11.9° E). Sea ice plays a key role in determining the MSA concentration in polar regions. At the beginning of the melting season, in April, up to June, the biogenic aerosol concentration appears inversely correlated with sea ice extent and area, and positively correlated with the extent of the ice-free area in the marginal ice zone (IF-MIZ). The upper ocean stratification induced by sea ice melting might have a role in these correlations, since the springtime formation of this surface layer regulates the accumulation of phytoplankton and nutrients, allowing the DMS to escape from the sea to the atmosphere. The multiyear analysis reveals a progressive decrease in MSA concentration in May at Thule and an increase in July August at Ny Ålesund. Therefore, while the MSA seasonal evolution is mainly related with the sea ice retreat in April, May, and June, the IF-MIZ extent appears as the main factor affecting the longer-term behavior of MSA.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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