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Enregistrement W6922227002 · doi:10.11575/prism/35405

Ubiquity of ClNO2 in the urban boundary layer of Calgary, AB, Canada

2015· other· en· W6922227002 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing ratioYield (engineering)NitrateAir mass (solar energy)Mixing (physics)OzoneChlorineNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of nitryl chloride (ClNO2) as a nocturnal nitrogen oxide reservoir species and chlorine atom precursor is well established for polluted coastal areas, but its role at mid-continental locations is less clear. In this manuscript, intermittent measurements over the course of several seasons of ClNO2 mixing ratios by iodide ion chemical ionization mass spectrometry (CIMS) in Calgary, AB, Canada, are presented. Mixing ratios were highly variable between nights and seasons and depended on the abundances of precursors and meteorological conditions. The lowest ClNO2 mixing ratios (nocturnal maximum of 30 parts-per-trillion by volume, pptv) were observed in the summer, rationalized by losses of the nitrate radical (NO3) that were more efficient than in the other months. Higher ClNO2 mixing ratios (up to 330 pptv) were observed in the winter and spring months, but varied between nights. In the fall, ClNO2 mixing ratios increased from night to night following the application of salt to roads. The ClNO2 yield relative to the amount of NO3 produced from oxidation of NO2 by O3 ranged from 0.1% to 4.5% (10th and 90th percentiles; median 1.0%). The ClNO2 yield relative to consumed N2O5 consumed by heterogeneous reactions was estimated using a time-integrated box model and ranged from 0.5% to 12.1% (10th and 90th percentiles; median 3.4%). The ubiquity of ClNO2 implies that the Cl atom needs to be considered as an oxidant in high-latitude urban environments in winter.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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