Comment on acp-2022-743
Notice bibliographique
Résumé
Due to a lack of high latitude ground-based and satellite-based data from traditional passive- and active-based measurements, the impact of aerosol particles on the Arctic region is one of the least understood factors contributing to recent Arctic sea ice changes. In this study, we investigated the feasibility of using the UV Aerosol Index (AI) parameter from the Ozone Monitoring Instrument (OMI), a semi-quantitative aerosol parameter, for quantifying spatiotemporal changes in UV-absorbing aerosols over the Arctic region. We found that OMI AI data are affected by additional row anomaly that is unflagged by the OMI quality control flag and are systematically biased as functions of observing conditions, such as azimuth angle, and certain surface types over the Arctic region. Two methods were developed in this study for quality assuring the Arctic AI data. Using quality-controlled OMI AI data from 2005 through 2020, we found decreases in UV-absorbing aerosols in the spring months (April and May) over much of the Arctic region and increases in UV-absorbing aerosols in the summer months (June, July, and August) over northern Russia and northern Canada. Additionally, we found significant increases in the frequency and size of UV-absorbing aerosol events across the Arctic and high Arctic (north of 80° N) regions for the latter half of the study period (2014–2020), driven primarily by a significant increase in boreal biomass-burning plume coverage.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,112 |
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 ».