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Enregistrement W4214950510 · doi:10.5194/acp-2020-22

Is the near-spherical shape the new black for smoke?

2020· preprint· en· W4214950510 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Gialitaki, Alexandra Tsekeri, Vassilis Amiridis, Romain Ceolato, Lucas Paulien, Anna Kampouri, Antonis Gkikas, Stavros Solomos, Eleni Marinou, Moritz Haarig, Holger Baars, Albert Ansmann, Tatyana Lapyonok, Anton Lopatin, Оleg Dubovik, Silke Groß, Martin Wirth, Dimitris Balis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Regional Development FundLangley Research CenterDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésStratosphereSmokeTroposphereParticle (ecology)Computational physicsMaterials scienceEnvironmental sciencePhysicsMolecular physicsOpticsAtmospheric sciencesMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We examine the capability of near-spherical-shaped particles to reproduce the non-typical Particle Linear Depolarization Ratio (PLDR) values measured over Europe for stratospheric smoke originating from Canadian wildfires. The smoke layers were detected both in the troposphere and the stratosphere, though in the latter case the particles presented PLDR values of almost 18 % at 532 nm as well as a strong spectral dependence from the UV to the Near-IR. The assumption that the smoke particles have a near-spherical shape allows for the reproduction of the observed PLDR and Lidar Ratio (LR), whereas this was not possible when using more complicated shapes. The results presented here are supported by recent findings in the literature, showing that up to now the near-spherical shape (or closely similar shapes) is the only morphology found capable of reproducing the observed intensive optical properties of stratospheric smoke, as well as their spectral dependence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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