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Enregistrement W4220840491 · doi:10.5194/egusphere-egu22-5547

Aerosol-cloud interactions over the central Arctic Ocean

2022· preprint· en· W4220840491 sur OpenAlexaff
Paul Zieger, L. Karlsson, Andrea Baccarini, Patrick Duplessis, Darrel Baumgardner, Ian M. Brooks, Rachel Chang, Lubna Dada, Kaspar Rudolf Dällenbach, Radovan Krejčí, W. R. Leaitch, Caroline Leck, Matthew Salter, Heini Wernli, Micheal J. Wheeler, Julia Schmale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesCloud computingLiquid water contentParticle (ecology)Environmental scienceSulfateArcticMode (computer interface)MeteorologyChemistryPhysicsOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical and chemical properties of aerosol particles are important for the formation of cloud droplets and ice crystals. This is especially true for pristine regions such as the Arctic, where particle number concentrations are often very low. Observations from these regions are still sparse due to the technical challenges involved. Here, we present recent results of detailed in-situ observations of aerosols and clouds performed on board the Swedish icebreaker Oden over the central Arctic Ocean in 2018. We show that Aitken-mode particles, i.e. particles below 70 nm diameter, contribute significantly to cloud-forming particles (here termed cloud residuals), especially towards autumn with the start of the freeze-up of the sea ice. These cloud-forming Aitken-mode particles coincided with air that spent more time over the ice, while accumulation-mode dominated cloud residuals showed more of an oceanic influence, as shown using air back trajectory analysis. At the same time, the Aitken-mode dominated cloud residuals were associated with changes in the average chemical composition of the accumulation mode showing an increased organic contribution, in contrast to the accumulation-mode dominated cloud residuals, which showed an increased sulfate contribution. The Hoppel-minima in both whole-air and cloud residual size distributions was almost unchanged, suggesting only little addition of aerosol mass due to aqueous-phase cloud processing. Our highly detailed observations of aerosol-cloud interactions over the central Arctic Ocean close to the North Pole provide valuable insights into the properties and the origin of particles that are relevant for cloud formation in this remote region of our planet. This work is currently in review at the Journal of Geophysical Research (JGR).

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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