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Enregistrement W3010722214 · doi:10.4236/jep.2020.113013

Mesoscale Impacts on Cold Season PM<sub>2.5</sub> in the Yukon Flats

2020· article· en· W3010722214 sur OpenAlexaboutno aff
Stanley G. Edwin, Nicole Mölders

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Protection · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMesoscale meteorologyEnvironmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesForcing (mathematics)LatitudeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Near-surface PM2.5 and meteorological observations were performed in three rural communities in the high latitude Yukon Flats valley at various times during the cold season (October to April). These data were synthesized with data from other meteorological sites, NCEP reanalysis and MAIAC retrieved aerosol optical depths data to analyze the role of mesoscale processes and radiation on air quality. Under weak large-scale forcing mountain-valley circulations develop that are driven by the differences in insolation. During the long dark nights, radiative cooling occurs in the near-surface layer of the mountain slopes of the Brooks, Ogilvie and White Mountains Ranges and at the bottom of the valley. Here surface-based inversions (SBI)—known as roof-top inversions—forms, while the cold air drains from the slopes. A frontal wedge forms when the cold air slides over the relatively colder air in the valley. Drainage of cold air from the Brooks Range governed the circulation and cold air pooling in the valley. Concentrations during times with and without SBI differed significantly (at 95% confidence) at two sites indicating that local emissions were the major contributor. At the site, which is closest to the mountains, concentrations marginally changed in the presence of inversions. At all sites, 24-h mean PM2.5 remained below the National Ambient Air Quality Standard.

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 enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,862

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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