Size‐Resolved Mixing States and Sources of Amine‐Containing Particles in the East China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single‐particle aerosol mass spectrometry was employed during a cruise campaign from 3 to 27 June 2017 to investigate the mixing states and sources of amine‐containing particles in the East China Sea. A total of 271,160 particles were successfully identified, and 19,861 of these particles contained amines. Monomethylamine (MMA), trimethylamine (TMA), and diethylamine (DEA) were the most abundant amines. They accounted for 50%, 16%, and 29%, respectively, of the amine‐containing particles. The size distributions (mean ± geometric standard deviation) of the MMA‐, TMA‐, and DEA‐containing particles peaked at 0.58 ± 0.12, 0.56 ± 0.10, and 0.40 ± 0.10 μm, respectively. Using an adaptive resonance theory neural network algorithm, four major clusters of amine‐containing particles were categorized: carbon‐rich particles, K‐rich particles, Na‐rich particles, and metal‐rich particles. The MMA‐containing particles contained abundant elemental carbon‐, K‐, Mn‐, and Fe‐rich particles, which exhibit higher concentrations in land air masses, indicating that the MMA mainly originated from terrestrial anthropogenic sources. The TMA‐containing particles contained abundant organic and elemental carbon‐, EC‐, K‐, and V‐rich particles. High concentrations of TMA‐containing particles were measured near ports, indicating the significant contribution of the ports. The DEA‐containing particles contained abundant organic and elemental carbon‐, K‐, Mn‐, Cu‐, and Na‐rich particles, and high concentrations of DEA‐containing particles were observed in remote marine areas, suggesting that both terrestrial anthropogenic and marine sources are important contributors to DEA‐containing particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».