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Enregistrement W4235674586 · doi:10.5194/acp-2019-688

Condensation/immersion mode ice nucleating particles in a boreal environment

2019· preprint· en· W4235674586 sur OpenAlexafffund
Mikhail Paramonov, Saskia Drossaart van Dusseldorp, Ellen Gute, Jonathan P. D. Abbatt, Paavo Heikkilä, Jorma Keskinen, Xuemeng Chen, Krista Luoma, Liine Heikkinen, Liqing Hao, Tuukka Petäjä, Zamin A. Kanji

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentre for Global Change Science, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Regional Development FundUniversity of TorontoEuropean Commission
Mots-clésRelative humidityParticle numberRange (aeronautics)Atmospheric sciencesDilutionNucleationEnvironmental scienceHumidityBorealIce nucleusCloud condensation nucleiParticle (ecology)Analytical Chemistry (journal)MineralogyChemistryMaterials scienceMeteorologyEnvironmental chemistryAerosolPhysicsGeologyThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ice nucleating particle (INP) measurements were performed in the boreal environment of southern Finland at the Station for Measuring Ecosystem-Atmosphere Relations SMEAR II in the winter-spring of 2018. Measurements with the Portable Ice Nucleation Chamber (PINC) were conducted at 242 K and 105 % relative humidity with respect to water. The median INP number concentration [INP] during a six-week measurement period was found to be 13 L−1. [INP] spanned 3 orders of magnitude and showed a general increase from mid-February until early April. No persistent local or regional sources of INPs in the boreal environment of southern Finland could be identified. Rather, it is hypothesised that the INPs at SMEAR II are a result of dilution during long-range transport. Despite high variability, the measured [INP] values fall within the range expected for INP number concentrations measured elsewhere at similar thermodynamic conditions. [INP] did not correlate with any of the examined relevant parameters during the entire field campaign, indicating that no one single parameter can be used to predict the INP number concentration at the measurement location during the examined time period. The absence of correlation across the entire field campaign also suggests that a variety of particles are acting as INPs at different times, although it was indirectly determined that, on average, ambient INPs are most likely in the size range of 0.1–0.5 μm in diameter. On shorter time scales, several particle species correlated well with [INP] implying their potential role as INPs. Depending on the meteorological conditions, signatures of black carbon (BC), supermicron biological particles and sub-0.1 μm particles, most likely nanoscale biological fragments such as ice nucleating macromolecules (INMs), have been found in the INP signal. However, an increase in the concentration of any of these particle species may not necessarily lead to the increase in [INP], reasons for which remain unknown. Limitations of the instrumental setup and the necessity of the future field INP studies are addressed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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