Chemical Imaging of Atmospheric Organic Particles in the Eastern North Atlantic Field Campaign Report
Notice bibliographique
Résumé
The ability to reliably predict future climate is hindered, in major part, by an insufficient understanding of atmospheric aerosol-radiation interactions and aerosol-cloud interactions. (IPCC 2013; Bony and Dufresne 2005) Factors affecting marine stratocumulus clouds are particularly important given that they are the dominant cloud type globally. Global climate models frequently misrepresent ubiquitous marine stratocumulus clouds for a variety of reasons, including a lack of understanding of how these cloud properties change with aerosol cloud condensation nuclei (CCN) concentration and composition.(Nam et al. 2012) Limited information is available regarding the sources of CCN in remote regions where marine stratocumulus clouds dominate. Measurements in these marine locations, which are periodically influenced by anthropogenic emissions, provide additional opportunity to study the impact of humans on cloud characteristics. The U.S. Department of Energy Atmospheric Radiation Measurement (ARM) user facility Eastern North Atlantic (ENA) observatory on Graciosa Island in the Azores is well suited to study these problems. The ENA site is exposed to a multitude of air masses as well as a variety of cloud regimes, as documented by passive and active satellite cloud retrieval. (Tselioudis et al. 2013) Thus, placing detailed aerosol and cloud measurements at the ARM ENA site may help gain a better understanding of the CCN budget and cloud interactions in remote environments. To provide detailed information on aerosol morphology, composition, and microphysical properties, size- segregated sampling was carried out at the ENA observatory on Graciosa Island during two intensive operating periods (IOPs). IOP1 occurred from June 17 to July 18, 2017, and IOP2 occurred from January 9 to February 21, 2018. Daytime and nighttime sampling were carried out separately to investigate any diurnal differences of aerosol composition due to differing meteorology. For both IOPs, a micro-orifice uniform deposit impactor (MOUDI) was used to collect particles for microscopic and microphysical analysis. A variety of microscopic substrates (formvar coated copper grids, silicon chips, silicon nitride windows, or molybdenum substrates) were used. Microscopic chemical characterization was carried out using computer-controlled scanning electron microscopy coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy (CCSEM-EDX) and the synchrotron-based scanning transmission X-ray microscopy coupled with near-edge X-ray absorption spectroscopy (STXM-NEXAFS). (Laskin et al. 2006; Kilcoyne et al. 2003; Moffet et al. 2010) Two light sources were used for this analysis: 1) the Advanced Light Source at Lawrence Berkeley National Laboratory, and 2) The Canadian Light Source.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».