Microphysics of the snowpack : evolution of the specific surface area of snow in the Alps and the Arctic : impact on atmospheric chemistry
Bibliographic record
Abstract
La glace, sous forme de neige, recouvre jusqu'à 50 % des surfaces émergées de l'hémisphère Nord en hiver : elle est donc présente de façon importante à la surface de la terre. Elle interagit avec l'atmosphère par des processus complexes, comme la catalyse de réactions hétérogènes ou l'échange de gaz traces réactifs adsorbés à la surface des cristaux de neige, la diffusion en phase solide, les cycles de sublimation/condensation de glace qui entraînent des solutés. Leur compréhension et leur quantification requièrent la connaissance de divers paramètres physiques dont la surface spécifique (SS) de la neige, définie comme la surface accessible aux gaz par unité de masse. L'importance de ce paramètre et le peu de données existant dans la littérature a incité à effectuer ce travail sur l'étude de la SS de la neige et son évolution dans le manteau neigeux. La SS a été déterminée par l'absorption de méthane à 77K. Afin de comprendre les processus responsables de l'évolution de la SS, des macrophotographies et des images obtenues par microscopie électronique à balayage ont été utilisées. L'ensemble de nos résultats (176 mesures de SS) obtenus dans les Alpes et l'Artique a montré que la SS de la neige est très variable : elle est comprise entre 1540 et 100 cm2/g. Notre étude montre que la SS décroît avec le temps et que les principaux facteurs déterminant la cinétique de décroissance sont la température et le vent. A Alert, (Arctique canadien), l'étude détaillée de la microphysique du manteau neigeux a permis de mesurer directement la capacité d'adsorption de gaz traces réactifs par le manteau neigeux. Sa surface totale a été mesurée entre 1160 et 3710m2/m2. Nous avons ainsi démontré que le manteau neigeux pouvait séquestrer une grande partie des espèces présentes dans le système (neige+couche limite). Les mesures de SS ont également été utilisées pour déterminer les processus d'incorportion du formaldéhyde dans la neige.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".