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Enregistrement W2999290257 · doi:10.1029/2019gl086239

Spaceborne Measurements of Formic and Acetic Acids: A Global View of the Regional Sources

2020· article· en· W2999290257 sur OpenAlexaff
Bruno Franco, Lieven Clarisse, T. Stavrakou, Jean‐François Müller, Domenico Taraborrelli, J. Hadji‐Lazaro, James W. Hannigan, Frank Hase, D. Hurtmans, Nicholas Jones, Erik Lutsch, Emmanuel Mahieu, Iván Ortega, M. Schneider, Kimberly Strong, Corinne Vigouroux, Cathy Clerbaux, Pierre‐François Coheur

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsopreneSeasonalityEnvironmental scienceNorthern HemisphereFormic acidAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesNadirAbundance (ecology)TropicsClimatologyChemistryEnvironmental chemistrySatelliteMeteorologyGeologyGeographyOrganic chemistryPhysicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Formic (HCOOH) and acetic acids ( COOH) are the most abundant carboxylic acids in the Earth's atmosphere and key compounds to aqueous‐phase chemistry. Here we present the first distributions of COOH retrieved from the 2007–2018 satellite observations of the nadir‐looking infrared atmospheric sounding interferometer (IASI), using a neural network‐based retrieval approach. A joint analysis with the IASI HCOOH product reveals that the two species exhibit similar distributions, seasonality, and atmospheric burden, pointing to major common sources. We show that their abundance is highly correlated to isoprene and monoterpenes emissions, as well as to biomass burning. Over Africa, evidence is provided that residual smoldering combustion might be a major driver of the HCOOH and COOH seasonality. Earlier seasonal enhancement of HCOOH at Northern Hemisphere middle and high latitudes and late seasonal secondary peaks of COOH in the tropics suggest that sources and production pathways specific to each species are also at play.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations67
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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