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Enregistrement W3017632013 · doi:10.1029/2019jd031569

Climatological‐Scale Analysis of Intensive and Semi‐intensive Aerosol Parameters Derived From AERONET Retrievals Over the Arctic

2020· article· en· W3017632013 sur OpenAlexafffund
Y. AboEl Fetouh, Norman T. O’Neill, Keyvan Ranjbar, Sareh Hesaraki, Ihab Abboud, Piotr Sobolewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEurostarsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGoddard Space Flight CenterUniversité de SherbrookeNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAERONETEnvironmental scienceAerosolAtmospheric sciencesArcticClimatologyEffective radiusRADIUSAmplitudeOceanographyMeteorologyGeographyPhysicsGeologyAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigated the climatological‐scale, monthly binned, seasonal variation of AERONET/Dubovik retrievals across six stations in the North American and European Arctic (multiyear sampling periods ranging from 8 to 17 years). A robust, spring‐to‐summer (StoS) increase in the radius of the peak of the fine mode (FM) component of the particle size distribution (PSD) was observed for five of the six stations. The FM aerosol optical depth (AOD) and the FM effective radius at the individual stations showed, respectively, a negligible to moderate StoS decrease and a significant increase. This was interpreted as a trade‐off between the waning influence of smaller FM Arctic haze aerosols and the increasing influence of large FM smoke particles. A springtime, pan‐Arctic PSD peak in the 1.3 μm coarse mode (CM) bin was attributed to Asian dust. It was suggested that the increase in amplitude of a second (4–7 μm) CM peak from July to August at the low‐elevation coastal sites was influenced by wind‐induced sea salt. The CM AOD went through a StoS decrease attributed to the decreasing amplitude of the 1.3 μm peak. A significant StoS CM effective radius increase was ascribed to the decreasing influence of the 1.3 μm peak. StoS FM fraction increases were largely due to the decrease of the CM AOD (decreasing influence of springtime Asian dust). This extensive and intensive climatology of remotely sensed, bimodal properties will, we believe, provide an important reference for future measurements and modeling of Arctic aerosols.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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