MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321490741 · doi:10.5194/egusphere-egu23-2936

The Emission and Physicochemical Properties of Light-Absorbing Carbonaceous Particles at A Cold-Climate Site

2023· preprint· en· W4321490741 sur OpenAlexaff
Houjie Li, Parisa A. Ariya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAethalometerAerosolCarbon blackAtmospheric sciencesEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Carbon fibersClimate changeIce nucleusRadiative forcingNucleationEnvironmental chemistryClimatologyMeteorologyChemistryMaterials scienceGeographyPhysicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerosols have drawn great scientific interests in the past decades dur to their essential roles in the nucleation of ice, clouds, radiation budget and climate change. Light-absorbing carbonaceous particles (LACs), including black carbon (BC) and brown carbon (BrC), are important radiatively-active aerosols in the atmosphere. In this research, we will present the emissions and physicochemical properties of BC and BrC particles. We will try to figure out the contribution of BC and BrC respectively, by combining results from instrument measurement (photoacoustic extinctiometer and aethalometer) and the analysis of aerosol samples collected on filters (UV/vis spectrometry and LC-TOF-MS). In the end, we would like to show the impacts of LACs in cold-climate sites, comparing with warm-climate sites. 

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVehicle emissions and performanceTravaux en français237 207