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Enregistrement W4225417104 · doi:10.1088/1748-9326/ac6c3c

Concurrent hot extremes and high ultraviolet radiation in summer over the Yangtze Plain and their possible impact on surface ozone

2022· article· en· W4225417104 sur OpenAlexafffund
Yan Xia, Yongyun Hu, Yi Huang, Jianchun Bian, Chuanfeng Zhao, Jing Wei, Yingying Yan, Fei Xie, Jintai Lin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric sciencesOzoneClimatologyTropospheric ozoneNoonRadiationUltraviolet radiationOzone layerSubtropicsTroposphereMeteorologyGeologyGeographyChemistryEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hot extremes, ultraviolet (UV) radiation, and surface ozone all have prominent effects on human health and ecosystems. Here we show evidence that both hot extremes and high surface UV radiation at noon time occur concurrently in summer over the Yangtze Plain. Composite analysis suggests that hot extremes in summer are primarily caused by the westward extension of the Western Pacific Subtropical High, which leads to less clouds and consequently more downward solar radiation on the surface over the Yangtze Plain. It is found that surface UV radiation may be dominated by cloud variations, instead of stratospheric ozone during the hot extremes. Further analysis indicates that the hot extremes and high UV radiation, which play important roles in photochemistry in the troposphere, may result in more surface ozone. The concurrent hot extremes, strong UV radiation, and severe ozone pollutions over the Yangtze Plain in summer are likely to have dramatical influences on human health, which should be paid more attention.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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