Analysis of GOMOS Ozone Profiles Compared to GMBCD Datasets (bright/dark, star magnitude, star temperature)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
GOMOS ozone profiles were analyzed in a joint contribution of the Ground-based Measurement and Campaign Database (GBMCD) subgroup. In the analysis study 131 collocated ozone profiles of ground-based lidar systems, microwave radiometers, and balloon sondes were used for the validation. We have distinguished between three different parameters which might influence the GOMOS data quality. The pairs of collocated profiles were separated by (1) brightness of the limb during the GOMOS observation, and (2) the magnitude value and (3) temperature of the observed star. For each selection the mean difference between the GOMOS and GBMCD ozone profile was calculated. The GOMOS retrieved ozone profile is strongly affected by the brightness of the limb in which the star occults. Bright limb situations give poor results. Although, in this situation there is an exception for stars with a magnitude value smaller than 1. In that case the results are reasonable between 30 and 50-km altitude, but GOMOS is lower by 10-15%. Twilight limb conditions give better results, but there are still large deviations and it needs further research. Good results come from ozone profiles measured in dark limb situation. Then the bias between 18 and 45-km altitude is within 5 to 10%. The ozone profiles between 45 and 65-km altitude, measured in the dark limb using cold stars, give poor results, but using only hot stars results in a bias lying within 20%. In this case though, it is a significant non-random bias and this suggests a possibility for improvement.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 découle