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Enregistrement W7047757790

Ice-nucleating particles in the central Arctic

2021· other· en· W7047757790 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose eTheses Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2021
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticAerosolArctic ice packThe arcticArctic geoengineeringIce nucleus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small subset of aerosol particles can induce ice-nucleation in supercooled liquid droplets. These ice-nucleating particles (INP) are responsible for the primary, heterogeneous nucleation of ice in clouds, and knowledge of their concentrations, sources and characteristics is necessary to accurately represent these mixed-phased clouds in models. This is particularly important in regions such as the central Arctic Ocean, where there are persistent mixed-phased clouds that help shape the radiative budget of the Arctic but very few measurements of INP, none of which are at cloud altitude. This thesis aimed to tackle the dearth of central Arctic INP data through the design and use of novel instrumentation, and a field campaign aboard an icebreaker which saw measurements of INP measurements made at both ship and cloud level close to the North Pole (88-90°N). Firstly, a high-volume, size-selective aerosol sampler capable of being deployed for hours at a time at altitudes and temperatures relevant for mixed phased clouds was designed and tested. This sampler was used on a 2-month campaign to the central Arctic ocean from August-September 2018, alongside ship-based INP measurements. The central Arctic INP concentrations at sea-level were highly variable, with concentrations as low as could be expected in the Southern Oceans, and as high as those measured in rural farmland. The INP were found to be heat-sensitive, and the most active samples originated from the Arctic coasts of Russia. The samples with the least INP activity were from the pack ice and Canadian Arctic. The concentrations measured at cloud-level were often decoupled from those at the surface, demonstrating the necessity for more airborne measurements of INP. Additionally, the INP at cloud-level were often smaller than expected, at <0.25 μm in aerodynamic diameter. Finally, in order to better probe the characteristics of sampled INP in the future, a microfluidic device capable of sorting ice crystals containing INP active at a specific temperature from the bulk sample was developed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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