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)
Notice bibliographique
Résumé
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 bubble bursting at the ocean surface. The performance of a home-built droplet freezing assay (DFA) device for quantificatying of 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 ice nucleating particles at moderate concentrations, ranging from 6.0x101 to 1.1x105 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».