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Enregistrement W4416233204 · doi:10.5194/egusphere-2025-5205

Microphysics of Arctic Stratiform Boundary-layer Clouds during ARCSIX 

2025· article· W4416233204 sur OpenAlexaff
Alexei Korolev, R. Paul Lawson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIce nucleusSea iceArcticAerosolArctic ice packIce cloudCryosphereCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Clouds have a major impact on rapidly decreasing sea ice in the Arctic, yet much is still unknown how cloud microphysics influences cloud development. In situ and remote data were collected by the NASA P-3 and SPEC Inc. Learjet research aircraft in Arctic stratiform boundary-layer clouds over the oceans and sea ice bordering northern Greenland between 25 May and 15 August 2024 during the ARCSIX project. Both aircraft carried a suite of nearly identical state-of-the-art microphysical sensors. Additionally, the P-3 was equipped with aerosol and remote-sensing instrumentation and the Learjet was equipped with a zenith/nadir Ka-band radar. The total length of clouds examined remotely and in-situ by the two aircraft totaled 12,417 km, with 6,266 km of in-situ measurements. Mixed-phase clouds were sampled during 60.5 % of time in cloud, and all-liquid clouds were measured 39.5 % of the time. Cloud- top temperatures were ≥ - 9 °C during 90 % of the stratiform boundary-layer cloud investigations. Single-layer mixedphase clouds sampled with cloud-top temperatures ≥ - 4 °C often contained concentrations of ice particles more than five orders of magnitude higher than measured concentrations of ice-nucleating particles. Despite the high ice concentrations, microphysical conditions supporting secondary ice production were not always present. In contrast, in some clouds where environmental conditions met commonly accepted criteria for secondary ice production, ice particle concentrations were closer to what is expected from primary nucleation. The quality of measurements was unprecedented, but results from our preliminary analyzes raise more questions about primary and secondary nucleation mechanisms than they answer.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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