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Enregistrement W1559844283 · doi:10.1029/2008rs004045

Three‐way validation of the Rankin Inlet PolarDARN radar velocity measurements

2009· article· en· W1559844283 sur OpenAlexaffabout
A. V. Koustov, G. J. Sofko, Daniel André, J. W. MacDougall, M. R. Hairston, Robyn Fiori, E. E. Kadochnikov

Notice bibliographique

RevueRadio Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaWestern UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonosondeRadarInletGeologyGeodesyIonosphereBayRemote sensingMeteorologyPhysicsGeophysicsTelecommunicationsGeomorphologyOceanographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The newly installed Rankin Inlet HF radar is very similar to other SuperDARN radars but uses a new type of antennae with its back lobe overlooking the auroral zone where ionospheric irregularities occur very frequently. Despite the fact that a special screen has been installed, there is a chance to receive echoes from the back/side lobe, which can affect the observed velocities. In this study, Rankin Inlet HF radar (RKN) velocities are compared with measurements from three independent instruments: the HF radar in Saskatoon, the CADI ionosonde at Resolute Bay, and drift meters on board DMSP satellites passing the RKN field of view. Although data spread and the degree of agreement vary from one comparison to another, the overall conclusion is that even if echoes are received from the back/side lobe, their effect is statistically insignificant. RKN velocities were found to be comparable to those inferred from other instrument outputs; the slope of the best fit line and the correlation coefficient can be as high as 0.7 and 0.8, respectively. The majority of inconsistencies are related to the difference in the spatial and temporal resolutions of the instruments involved in the comparison.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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