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Enregistrement W2969968806 · doi:10.1029/2019jd030299

Marine Aerosol Production via Detrainment of Bubble Plumes Generated in Natural Seawater With a Forced‐Air Venturi

2019· article· en· W2969968806 sur OpenAlexafffund
A. A. Frossard, M. S. Long, W. C. Keene, Patrick Duplessis, Joanna Kinsey, J. R. Maben, David J. Kieber, Rachel Chang, Steven R. Beaupré, R. C. Cohen, Xi Lu, John Bisgrove, Yuting Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkNational Science Foundation
Mots-clésSeawaterBubbleAerosolPlumeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSea sprayOceanographyMeteorologyPhysicsGeologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During September–October 2016, a marine aerosol generator configured with forced‐air Venturis was deployed at two biologically productive and two oligotrophic regions of the western North Atlantic Ocean to investigate factors that modulate primary marine aerosol (PMA) production. The generator produced representative bubble size distributions with Hinze scales (0.32 to 0.95 mm radii) and void fractions (0.011 to 0.019 Lair Lsw‐1) that overlapped those of plumes produced in the surface ocean by breaking wind waves. Hinze scales and void fractions of bubble plumes varied among seawater hydrographic regions, whereas corresponding peaks and widths of bubble size distributions did not, suggesting that variability in seawater surfactants drove variability in plume dynamics. Peaks in size‐resolved number production efficiencies for model PMA (mPMA) emitted via bubble bursting in the generator were within a narrow range (0.059 to 0.069 μm geometric mean diameter) over wide ranges in subsurface bubble characteristics, suggesting that subsurface bubble size distributions were not the primary controlling factors as was suggested by previous work. Total mass production efficiencies for mPMA decreased with increasing air detrainment rates, supporting the hypothesis that surface bubble rafts attenuate mPMA mass production. Total mass and Na+ production efficiencies for mPMA from biologically productive seawater were significantly greater than those from oligotrophic seawater. Corresponding mPMA number distributions peaked at smaller sizes during daytime, suggesting that short‐lived surfactants of biological and/or photochemical origin modulated diel variability in marine aerosol production.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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