MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1966934244 · doi:10.1117/12.617469

<title>Lidar depolarization asymmetry measurements and its relation with the optical depth</title>

2005· article· en· W1966934244 sur OpenAlexaff
Nathalie Roy, G. Roy, Luc Bissonnette, Jean-Robert Simard

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarScatteringOpticsPolarization (electrochemistry)AsymmetryAzimuthPhysicsExtinction (optical mineralogy)Forward scatterLight scatteringContrast (vision)LaserMeasure (data warehouse)Computer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measure the cross-polarized backscattered light from a linearly polarized laser beam penetrating a cloud made of spherical particles with a gated intensified CCD camera. In accordance with previously published results, we observe a clear azimuthal pattern in the recorded images. We show that the pattern originates from second order scattering, and that higher-order scattering causes blurring that increases with optical depth. We also find that the contrast of the symmetrical features can be related to the measure of the optical depth. Moreover, by identifying and subtracting the blurring contributions, the resulting pattern provides a "pure" second-order scattering measurement that can be used for the retrieval of droplet size. We apply this technique on a stratus cloud located at 1400 m. The extinction values retrieved on the basis of the laboratory quantification of the blurring of the multiple scattering secondary polarization patterns measured from the ICCD images are then compared with the profile of the extinction coefficient obtained using Bissonnette's algorithm, which is based on the multiple-field-of-view (MFOV) lidar returns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE→Même sujetAtmospheric aerosols and clouds→Travaux en français237 207→