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Enregistrement W4417434455 · doi:10.1038/s41612-025-01288-2

Mass absorption cross-section of ambient black carbon aerosols - a review

2025· article· en· W4417434455 sur OpenAlexafffund
Eija Asmi, Timothy A. Sipkens, Jorge Saturno, John Backman, Konstantina Vasilatou, E. Weingartner, Krzysztof Ciupek, Thomas Müller, Arun Babu Suja, Griša Močnik, Luka Drinovec, Konstantinos Eleftheriadis, Maria I. Gini, Andreas Nowak, Joel C. Corbin

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAcademy of FinlandEuropean CommissionGovernment of Canada
Mots-clésCarbon blackAerosolSootAbsorption (acoustics)Mass concentration (chemistry)Sampling (signal processing)Range (aeronautics)Analytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An accurate assessment of black carbon (BC) climate and health impacts requires knowledge of its mass absorption cross-section (MAC BC ) – a parameter linking optical and mass measurements. The mean MAC BC for freshly emitted soot typically spans a narrow range of 8 ± 1 m 2 g⁻ 1 at 550 nm 1,2 but is modified by subsequent atmospheric aging. Determination of MAC BC requires simultaneous measurements of aerosol light-absorption coefficient ( β abs ) and BC mass. Here, we compile 230 measured MAC BC values from 80 atmospheric studies and explore the effects of sampling location, study duration, instrumentation, and measurement wavelength. The compiled data set shows a broad variability in MAC BC values (a factor of about 200%). We conclude that this variability is attributable to a combination of the above-mentioned effects with additional instrumental uncertainties (e.g., cross-sensitivities and/or inadequate instrument calibration). The current state of knowledge does not support the use of simplistic generalizations or assumptions about MAC BC in the atmosphere, motivating a recommendation to further improve and standardize measurement practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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