CPMA-SP2 Wildfire smoke data
Notice bibliographique
Résumé
Datasets for "Comparison of the LEO and CPMA-SP2 techniques for black-carbon mixing-state measurements" Paper Details Title: Comparison of the LEO and CPMA-SP2 techniques for black-carbon mixing-state measurements Authors: Arash Naseri, Joel C. Corbin, Jason S. Olfert Affiliation: Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada Metrology Research Centre, National Research Council Canada, Ottawa, Ontario, Canada Correspondence: Arash Naseri (arash@ualberta.ca) Accepted: 2 April 2024 Published: [Date] Purpose The purpose of providing these datasets is to enhance clarity and reproducibility of the results presented in the paper. By making the data available, we aim to facilitate further research, enable verification of our findings, and support transparency in the scientific process. Measurement Details Location: Kamloops, British Columbia, Canada (50°39'58.4"N, 120°21'45.5"W) Nearby Air Quality Station: 2.2 km away Nearby Highway: 0.7 km from the Trans-Canada highway Experiment Dates: 21 and 22 July 2021 Dataset Descriptions Case I Time Period: 21 July, 11:54 to 13:44 LT PM2.5 Concentrations: 1.7 to 4 μg/m³ Description: Low concentrations of mostly thinly coated rBC particles, presumably due to urban and highway emissions, and possibly some wildfire smoke. Case II Time Period: 22 July, 11:31 to 12:41 LT PM2.5 Concentrations: 10 to 81 μg/m³ Description: Moderate concentrations with a mixture of thinly and thickly coated rBC particles due to urban emissions and nearby forest fires. Case III Time Period: 22 July, 10:23 to 11:29 LT PM2.5 Concentrations: 122 to 104 μg/m³ Description: High concentrations with mostly thickly coated rBC particles due to wildfire smoke. Code Availability The MATLAB code used to generate the CPMA-SP2 results is publicly available at https://github.com/tsipkens/bidias. This code is specifically designed to invert tandem aerosol measurments, particularly in this paper CPMA-SP2 measurements to find two-dimensional size distributions. For generating SP2-LEO and Lagtime analysis, the SP2 toolkit version 4.118 was used. This toolkit is also publicly accessible and can be found at https://zenodo.org/records/3575186. Schwarz, J.P., & Gao, R.S. (2019).SP2 toolkit 4.118. Zenodo repository. Available at https://zenodo.org/records/3575186. Last accessed 2024-05-27.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».