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Enregistrement W4214836914 · doi:10.1073/pnas.2117325119

On the stratospheric chemistry of midlatitude wildfire smoke

2022· article· en· W4214836914 sur OpenAlexafffund
Susan Solomon, Kimberlee Dubé, Kane A. Stone, Douglas E. Kinnison, O. B. Toon, S. E. Strahan, Karen H. Rosenlof, R. W. Portmann, Sean Davis, William J. Randel, P. F. Bernath, C. D. Boone, Charles Bardeen, Adam Bourassa, Daniel Zawada, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDivision of Atmospheric and Geospace SciencesGoddard Space Flight CenterDirectorate for GeosciencesCanadian Space AgencyNuclear Safety and Security CommissionOpen Philanthropy ProjectNational Natural Science Foundation of ChinaLangley Research CenterNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésOzone layerStratosphereOzone depletionMiddle latitudesAtmospheric sciencesSmokeAtmospheric chemistryAerosolOzoneEnvironmental scienceChemistryClimatologyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Large wildfires have been observed to inject smoke into the stratosphere, raising questions about their potential to affect the stratospheric ozone layer that protects life on Earth from biologically damaging ultraviolet radiation. Multiple observations of aerosol and NO 2 concentrations from three independent satellite instruments are used here together with model calculations to identify decreases in stratospheric NO 2 concentrations following major Australian 2019 through 2020 wildfires. The data confirm that important chemistry did occur on the smoke particle surfaces. The observed behavior in NO 2 with increasing particle concentrations is a marker for surface chemistry that contributes to midlatitude ozone depletion. The results indicate that increasing wildfire activity in a warming world may slow the recovery of the ozone layer.

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 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations135
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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