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Record W6992874821

Microphysics of the snowpack : evolution of the specific surface area of snow in the Alps and the Arctic : impact on atmospheric chemistry

2002· other· fr· W6992874821 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2002
Typeother
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicNonlocal and gradient elasticity in micro/nano structures
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSnowpackSnowSnow coverWater equivalentArctic
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.226
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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