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Enregistrement W4393835768 · doi:10.5281/zenodo.3981434

Dataset: Global assessment of precipitation chemistry and deposition

2020· dataset· en· W4393835768 sur OpenAlexaffabout
Robert Vet, Richard S. Artz, Silvina Carou, Mike Shaw, Chul‐Un Ro, Wenche Aas, Alex R. Baker, Van C. Bowersox, Frank Dentener, Corinne Galy‐Lacaux, Amy Hou, Jacobus J. Pienaar, Robert Gillett, M. C. Forti, Sergey A. Gromov, Hiroshi Hara, Т. В. Ходжер, N. M. Mahowald, Slobodan Ničković, P.S.P. Rao, Neville W. Reid

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationDeposition (geology)ChemistryEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMeteorologyGeologyGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An international team of 21 scientists from 14 countries, working under the auspices of the WMO Global Atmosphere Watch Scientific Advisory Group for Precipitation Chemistry, has produced a global assessment of precipitation chemistry and deposition. This assessment appears in a Special Issue of the journal, Atmospheric Environment, Volume 93 (2014), and includes three articles: Preface by Guest Editors, Robert Vet (Environment Canada), Richard Artz (National Oceanic and Atmospheric Administration), and Silvina Carou (Environment Canada). http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.11.013. Robert Vet, Richard S. Artz, Silvina Carou, Mike Shaw, Chul-Un Ro, Wenche Aas, Alex Baker, Van C. Bowersox, Frank Dentener, Corinne Galy-Lacaux, Amy Hou, Jacobus J. Pienaar, Robert Gillett, M. Cristina Forti, Sergey Gromov, Hiroshi Hara, Tamara Khodzer, Natalie M. Mahowald, Slobodan Nickovic, P.S.P. Rao, and Neville W. Reid. A global assessment of precipitation chemistry and deposition of sulfur, nitrogen, sea salt, base cations, organic acids, acidity and pH, and phosphorus. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.060. Addendum by Vet, et al. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.02.017. The goal of the assessment was to provide the international science and policy communities with the best available data and information on regionally-representative precipitation chemistry and atmospheric deposition. The information in this publication, together with the supporting data and maps, is an important contribution to the study of atmospheric deposition and to related scientific studies, such as the study of ecosystem impacts, human health effects, nutrient processing, climate change, global and hemispheric modeling, and biogeochemical cycling. Data used in the assessment included best-available estimates of precipitation concentrations and wet, dry, and total deposition of major ions, sea salt, and phosphorus in North America, South America, Europe, Africa, Asia, Oceania, and the oceans for two periods, 2000-2002 and 2005-2007. Due to the limited contemporary data for phosphorus and organic acids, it was necessary to extend the study period back to the mid-1990s for these species. In order to fill gaps in the geographic coverage of the measurements, 2000-2002 data were combined with 2001 ensemble-mean results from 21 global chemical transport models. The model results were produced during Phase I of the Coordinated Model Studies Activities of the Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution (Dentener, et al. 2006. Global Biogeochem. Cycles 20, 21. http://dx.doi.org/10.1029/2005GB002672. Maps of major ions in precipitation and deposition were generated from the combined measurement and model results. A major product of the assessment was the preparation of data sets of quality-assured ion concentrations and wet deposition, dry deposition estimates, and model results. Use and publication of the global assessment data sets for scientific, policy-related, or educational purposes are encouraged. Please use the following citation to identify the data set and its source: Vet, R., R.S. Artz, S. Carou, M. Shaw, C.-U. Ro, W. Aas, A. Baker, V.C. Bowersox, F. Dentener, C. Galy-Lacaux, A. Hou, J.J. Pienaar, R. Gillett, M.C. Forti, S. Gromov, H. Hara, T. Khodzher, N.M. Mahowald, S. Nickovic, P.S.P. Rao, N.W. Reid. 2019. Data associated with the following publication: Vet et al. (2014). A global assessment of precipitation chemistry and deposition of sulfur, nitrogen, sea salt, base cations, organic acids, acidity and pH, and phosphorus. <em>Atmospheric Environment</em>, 93, 3-100, August 2014, doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.060. <strong>Enter data file name(s)</strong> accessed from the World Data Centre for Precipitation Chemistry. Please also include the following acknowledgment in publications: The authors gratefully acknowledge the sources of precipitation chemistry and deposition data acknowledged on page 92 of Vet et al. (2014) <em>Atmospheric Environment</em>, 93, http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.060.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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