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Enregistrement W3199474019 · doi:10.5194/bg-2021-187-rc1

Comment on bg-2021-187

2021· peer-review· en· W3199474019 sur OpenAlexaboutno aff
А. С. Сафатов

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce nucleusPrecipitationAerosolSporeMineral dustPopulationEnvironmental scienceAtmospheric sciencesBiologyChemistryGeographyBotanyGeologyNucleationMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Certain biological particles are highly efficient ice nuclei (IN), but the actual contribution of bioparticles to the pool of atmospheric IN and their relation to precipitation are not well characterized. We investigated the composition of bioaerosols, ice nucleation activity, and the effect of rainfall by metagenomic sequencing and freezing experiments of aerosol samples collected during the INUIT 2016 campaign in a rural dryland on the eastern Mediterranean island of Cyprus. Taxonomic analysis showed community changes related to rainfall. For the rain-affected samples, we found higher read proportions of fungi, particularly of Agaricomycetes, which are a class of fungi that actively discharge their spores into the atmosphere in response to humidity changes. In contrast, the read proportions of bacteria were reduced, indicating an effective removal of bacteria by precipitation. Freezing experiments showed that the IN population in the investigated samples was influenced by both rainfall and dust events. For example, filtration and heat treatment of the samples collected during and immediately after rainfall yielded enhanced fractions of heat-sensitive IN in the size ranges larger than 5 <span class="inline-formula">µ</span>m and smaller than 0.1 <span class="inline-formula">µ</span>m, which were likely of biological origin (entire bioparticles and soluble macromolecular bio-IN). In contrast, samples collected in periods with dust events were dominated by heat-resistant IN active at lower temperatures, most likely mineral dust. The DNA analysis revealed low numbers of reads related to microorganisms that are known to be IN-active. This may reflect unknown sources of atmospheric bio-IN as well as the presence of cell-free IN macromolecules that do not contain DNA, in particular for sizes <span class="inline-formula">&lt;</span> 0.1 <span class="inline-formula">µ</span>m. The observed effects of rainfall on the composition of atmospheric bioaerosols and IN may influence the hydrological cycle (bioprecipitation cycle) as well as the health effects of air particulate matter (pathogens, allergens).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1700,002

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 Opus0,657
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,121 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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