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Enregistrement W4405097111 · doi:10.5194/egusphere-2024-2586-ac2

Reply on RC2

2024· peer-review· en· W4405097111 sur OpenAlexaboutno aff
Benedikt Gast

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. One of the most powerful instruments for studying aerosol particles and their interactions with the environment is atmospheric lidar. In recent years, fluorescence lidar has emerged as a useful tool for identifying aerosol particles due to its link with biological content. Since 2022, this technique has been implemented in Leipzig, Germany. This paper describes the experimental setup and data analysis, with a special emphasis on the characterization of the new fluorescence channel centered at 466 nm. The new capabilities of the fluorescence lidar are examined and corroborated through several case studies. Most of the measurement cases considered are from the spring and summer of 2023, when large amounts of biomass-burning aerosol from the huge forest fires in Canada were transported to Europe. The fluorescence of the observed aerosol layers is characterized. For wildfire smoke, the fluorescence capacity was typically in the range of 2–7 x 10-4, which aligns well with the values reported in the literature, with slightly larger values. The key aspects of this study are the capabilities of the fluorescence lidar technique, which can potentially improve not only the typing but even the detection of aerosol particles. In several measurement cases with an apparently low aerosol load, the fluorescence channel clearly revealed the presence of aerosol layers that were not detectable with the traditional elastic-backscatter channels. This capability is discussed in detail and linked to the fact that fluorescence backscattering is related to aerosol particles only. A second potential of the fluorescence technique is the distinction between non-activated aerosol particles and hydrometeors, given water's inability to exhibit fluorescence. A smoke-cirrus case study suggests an influence of the aerosol layer on cloud formation, as it seems to affect the elastic backscatter coefficient within the cloud passing time. These mentioned applications promise huge advancements towards a more detailed view of the aerosol-cloud interaction problem.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0290,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,115

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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