MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402959896 · doi:10.5194/egusphere-2024-1582-rc2

Comment on egusphere-2024-1582

2024· peer-review· en· W4402959896 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesMakivik Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the Arctic, shrubs are expanding and are covered by snow most of the year. Shrub branches buried in snow absorb solar radiation and therefore reduce irradiance. This reduces photochemical reaction rates and the emission of reactive and climatically active molecules to the atmosphere. Here we monitored irradiance at selected wavelengths using filters at 390±125 nm and >715 nm in snow-covered Alnus incana (gray alders) shrubs in the boreal forest near Laval University and on nearby grassland during a whole winter by placing light sensors at fixed heights in shrubs and on grassland. Irradiance in shrubs was greatly reduced at 390 nm and much less at 760 nm, where ice is much more absorbent. We performed radiative transfer simulations, testing the hypothesis that shrub branches behave as homogeneous absorbers such as soot. At 390 nm, dense shrub branches are found to reduce irradiance similarly to about 140 ppb of soot. For the >715 nm wavelengths, insufficient data and the greater ice absorption do not allow accurate conclusions. Noting that photochemically active radiation is mostly in the near UV and blue, we calculate that a high branch density will reduce photochemical reaction rates integrated over the whole snowpack by about a factor of two. This may affect the composition of the lower Arctic atmosphere in winter and spring in numerous ways, including a lower oxidative capacity, lower levels of nitrogen oxides and modified secondary aerosol production. Climatic effects are expected from these compositional changes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0150,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5260,405

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeophysics and Gravity MeasurementsTravaux en français237 207