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Enregistrement W4313830822 · doi:10.1029/2022gl100247

Understanding the History of Two Complex Ice Crystal Habits Deduced From a Holographic Imager

2023· article· en· W4313830822 sur OpenAlexaff
Julie T. Pasquier, Jan Henneberger, Alexei Korolev, Fabiola Ramelli, Jörg Wieder, Annika Lauber, G. Li, Robert O. David, Tim Carlsen, Rosa Gierens, Marion Maturilli, Ulrike Lohmann

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilSwiss Polar InstituteHorizon 2020 Framework ProgrammeDeutsche ForschungsgemeinschaftEEA Grants/Norway GrantsEuropean CommissionEEA GrantsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésIce crystalsAtmospheric sciencesAerosolRadiative transferPrecipitationMaterials scienceCrystal (programming language)ArcticIce coreArctic ice packGeologySea iceEnvironmental scienceClimatologyMeteorologyOpticsPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sizes and shapes of ice crystals influence the radiative properties of clouds, as well as precipitation initiation and aerosol scavenging. However, ice crystal growth mechanisms remain only partially characterized. We present the growth processes of two complex ice crystal habits observed in Arctic mixed‐phase clouds during the Ny‐Ålesund AeroSol Cloud ExperimeNT campaign. First, are capped‐columns with multiple columns growing out of the plates' corners that we define as columns on capped‐columns . These ice crystals originated from cycling through the columnar and plate temperature growth regimes, during their vertical transport by in‐cloud circulation. Second, is aged rime on the surface of ice crystals having grown into faceted columns or plates depending on the environmental conditions. Despite their complexity, the shapes of these ice crystals allow to infer their growth history and provide information about the in‐cloud conditions. Additionally, these ice crystals exhibit complex shapes and could enhance aggregation and secondary ice production.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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