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Enregistrement W3097484172 · doi:10.20937/atm.52938

The UNAM-droplet freezing assay: An evaluation of the ice nucleating capacity of the sea-surface microlayer and surface mixed layer in tropical and subpolar waters (edited by Dr. Michel Grutter)

2020· article· en· W3097484172 sur OpenAlexafffundabout
Luis A. Ladino, Javier Juárez-Pérez, Zyanya Ramírez-Díaz, Lisa A. Miller, Jorge Herrera, Graciela B. Raga, Kyle G. Simpson, Giuliana Cruz, Diana L. Pereira, Fernanda Córdoba

Notice bibliographique

RevueAtmósfera · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoFisheries and Oceans CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésIce nucleusPrecipitationEnvironmental scienceOceanographySeawaterIce crystalsSurface waterAtmospheric sciencesGeologyChemistryNucleationMeteorologyEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice nucleating particles (INPs) in the atmosphere are necessary to generate ice crystals in mixed-phase clouds, a crucial component for precipitation development. The sources and composition of INPs are varied: from mineral dust derived from continental erosion to bioaerosols resulting from bubble bursting at the ocean surface. The performance of a home-built droplet freezing assay (DFA) device for quantifying the ice nucleating abilities of water samples via immersion freezing has been validated against both published results and analyses of samples from sea surface microlayer (SML) and bulk surface water (BSW) from the Gulf of Mexico (GoM) and Saanich Inlet, off Vancouver Island (VI), Canada. Even in the absence of phytoplankton blooms, all the samples contained INPs at moderate concentrations, ranging from 6.0 × 101 to 1.1 × 105 L–1 water. The freezing temperatures (i.e., T50, the temperature at which 50% of the droplets freeze) of the samples decreased in order of VI SML > GoM BSW > GoM SML, indicating that the higher-latitude coastal waters have a greater potential to initiate cloud formation and precipitation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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