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Enregistrement W4327701993 · doi:10.1021/acsenvironau.2c00055

Tracking the Photomineralization Mechanism in Irradiated Lab-Generated and Field-Collected Brown Carbon Samples and Its Effect on Cloud Condensation Nuclei Abilities

2023· article· en· W4327701993 sur OpenAlexaff
Silvan Müller, Chiara Giorio, Nadine Borduas‐Dedekind

Notice bibliographique

RevueACS Environmental Au · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésCloud condensation nucleiChemistryDissolved organic carbonEnvironmental chemistryMethylglyoxalCarbon fibersTotal organic carbonPhotochemistryFormic acidAerosolOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Organic aerosols affect the planet’s radiative balance by absorbing and scattering light as well as by activating cloud droplets. These organic aerosols contain chromophores, termed brown carbon (BrC), and can undergo indirect photochemistry, affecting their ability to act as cloud condensation nuclei (CCN). Here, we investigated the effect of photochemical aging by tracking the conversion of organic carbon into inorganic carbon, termed the photomineralization mechanism, and its effect on the CCN abilities in four different types of BrC samples: (1) laboratory-generated (NH 4 ) 2 SO 4 -methylglyoxal solutions, (2) dissolved organic matter isolate from Suwannee River fulvic acid (SRFA), (3) ambient firewood smoke aerosols, and (4) ambient urban wintertime particulate matter in Padua, Italy. Photomineralization occurred in all BrC samples albeit at different rates, evidenced by photobleaching and by loss of organic carbon up to 23% over a simulated 17.6 h of sunlight exposure. These losses were correlated with the production of CO up to 4% and of CO 2 up to 54% of the initial organic carbon mass, monitored by gas chromatography. Photoproducts of formic, acetic, oxalic and pyruvic acids were also produced during irradiation of the BrC solutions, but at different yields depending on the sample. Despite these chemical changes, CCN abilities did not change substantially for the BrC samples. In fact, the CCN abilities were dictated by the salt content of the BrC solution, trumping a photomineralization effect on the CCN abilities for the hygroscopic BrC samples. Solutions of (NH 4 ) 2 SO 4 -methylglyoxal, SRFA, firewood smoke, and ambient Padua samples had hygroscopicity parameters κ of 0.6, 0.1, 0.3, and 0.6, respectively. As expected, the SRFA solution with a κ of 0.1 was most impacted by the photomineralization mechanism. Overall, our results suggest that the photomineralization mechanism is expected in all BrC samples and can drive changes in the optical properties and chemical composition of aging organic aerosols.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,177 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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