Exploring the role of aggregation in ice-nucleating macromolecules of Betula pendula pollen
Notice bibliographique
Résumé
A wide range of aerosols, including dust, soot, and biological particles, can serve as ice nuclei, initiating the freezing of supercooled cloud droplets. This process significantly impacts cloud characteristics, and consequently, weather and climate. Among biological ice nuclei, some exhibit exceptionally high nucleation temperatures. While Ice Nucleating Macromolecules (INMs) found on pollen are typically not among the most active ice nuclei, they are abundant, as evidenced by their presence throughout the tissues of trees. Notably, recent studies have shown that certain tree-based INMs, such as those from Betula pendula, demonstrate ice nucleation activity above -10°C. These findings suggest that INMs emitted from the biosphere could play a more significant role in atmospheric processes than previously understood.Our research delves into the properties of Betula pendula INMs through comprehensive ice-nucleation assays. We explore the stability of these INMs and the factors influencing their ice nucleation activity. Our approach integrates experimental data with size measurements and chemical analyses to better comprehend the underlying mechanisms.Our findings reveal that Betula pendula INMs comprise three distinct classes active at -6°C, -15°C, and -18°C, each present in varying concentrations. We observed that freeze-drying and freeze-thaw cycles markedly alter their ice nucleation capacity. Additionally, heat treatments and chemical analysis suggest that these INM classes may be size-varying aggregates, with larger aggregates being more efficient at nucleating ice. This hypothesis aligns with previous studies on fungal and bacterial ice nucleators. Our research highlights the significance of birch INMs in atmospheric ice nucleation, not only because of their prevalence but also due to their occasional but notable high nucleation temperatures.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».