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Enregistrement W4200139025 · doi:10.1029/2021gl096437

Nonlinear Enhancement of Radiative Absorption by Black Carbon in Response to Particle Mixing Structure

2021· article· en· W4200139025 sur OpenAlexaff
Yuanyuan Wang, Weijun Li, Jin Huang, Lei Liu, Yuner Pang, Cenlin He, Fengshan Liu, Dantong Liu, Lei Bi, Xiaoye Zhang, Zongbo Shi

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMétis National Council
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon blackRadiative transferMixing (physics)Particle (ecology)Absorption (acoustics)RadiationMaterials sciencePopulationCarbon fibersMolecular physicsComputational physicsParticle sizePhysicsOpticsChemistryComposite materialComposite numberQuantum mechanicsGeologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Black carbon (BC) strongly absorbs solar radiation, contributing to global warming. Absorption enhancement of BC particles is difficult to quantify due to an inadequate representation of their complex morphology and mixing structures, as well as interaction with radiation. Here, we apply a 3D method accounting for detailed BC mixing structures to predict the absorption enhancement of individual BC particles ( E abs ) and the total BC particle population ( E abs, bulk ). The diverse range of mixing structures in individual BC particles leads to variable E abs that could hardly be predicted by empirical approximations. We find that the volume proportion of the BC embedded in coating ( F ) determines E abs when the particle to BC core diameter ratio ( D p / D c ) is larger than 2.0. Our findings reveal the potential mechanism behind the differences in observed and modeled E abs, bulk . The framework builds a bridge connecting the microscopic mixing structure of individual BC particle with E abs, bulk .

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations79
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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