Photochemical modelling of the climate-redox evolution of the Great Oxidation Event: from a Snowball Earth to a Hot-Moist Greenhouse
Notice bibliographique
Résumé
We use an atmospheric one-dimensional photochemical model to investigate the effect of temperature and humidity on the evolution of oxygen and ozone across the Great Oxidation Event (GOE). We model the GOE using fixed surface flux boundary conditions with two scenarios: increasing the oxygen and decreasing the carbon monoxide surface input flux. We find that cold temperatures (<280K) result in oxygen-depleted atmospheres, whereas temperate (280K-310K) and hot (>310K) temperatures result in oxygen-enriched atmospheres after the GOE. Warm and wet climates lead to an increased atmospheric oxidation power through the production of hydrogen oxide radicals, catalyzing the oxidation and depletion of the principal reduced species (methane, carbon monoxide and hydrogen). Consequently, warmer temperatures lead to less oxygen lost through the oxidation of reduced species, resulting in higher oxygen and ozone levels relative to colder temperatures. Therefore, oxygen and ozone can accumulate in the atmosphere faster at warmer temperatures, and the GOE tends to occur at lower oxygen, and higher carbon monoxide, surface input fluxes compared to colder temperatures. However, at temperatures >320K, the abundant water and hydrogen oxide radicals catalyze the depletion of ozone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».