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Enregistrement W4239385054 · doi:10.5194/acp-2017-628

Biogenic, urban, and wildfire influences on the molecular compositionof dissolved organic compounds in cloud water

2017· preprint· en· W4239385054 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan D. Cook, Ying‐Hsuan Lin, Zhuoyu Peng, Eric Boone, Rosalie Chu, James E. Dukett, Matthew J. Gunsch, Wuliang Zhang, Nikola Tolić, Alexander Laskin, Kerri A. Pratt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew York State Energy Research and Development Authority
Mots-clésEnvironmental chemistryChemistryDissolved organic carbonAqueous solutionTotal organic carbonComposition (language)Carbon fibersContext (archaeology)SulfurInorganic ionsOrganic chemistryIonGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Organic aerosol formation and transformation occurs within aqueous aerosol and cloud droplets, yet little is known about the composition of high molecular weight organic compounds in cloud water. Cloud water samples collected at Whiteface Mountain, New York during August–September 2014 were analyzed by ultrahigh-resolution mass spectrometry to investigate the molecular composition of dissolved organic carbon, with focus on sulfur- and nitrogen-containing compounds. Organic molecular composition was evaluated in the context of cloud water inorganic ion concentrations, pH, and total organic carbon concentrations to gain insights into the sources and aqueous phase processes of the observed high molecular weight organic compounds. The molecular composition of the cloud water depended on the influencing sources (biogenic, urban, wildfire) and showed evidence of aqueous-phase processes. Cloud water acidity was correlated with the average oxygen:carbon ratio of the organic constituents, suggesting the influence of aqueous acid-catalyzed oxidation processes. Organosulfate compounds, with both biogenic and anthropogenic volatile organic compound precursors, were detected for cloud water samples influenced by air masses that had traveled over forested and populated areas. Oxidation products of long-chain (C10-12) alkane precursors were detected during urban influence. Influence of Canadian wildfires resulted in increased numbers of identified sulfur-containing compounds and oligomeric species, including those formed through aqueous-phase reactions involving methylglyoxal. Light absorbing aqueous-phase products of syringol and guaiacol oxidation were observed in the wildfire-influenced samples, and dinitroaromatic compounds were observed in all cloud water samples (wildfire, biogenic/urban, and urban-influenced).

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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