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Enregistrement W2002239638 · doi:10.5589/q09-015

Recent space sensor developments at ABB Analytical for weather forecasting applications

2009· article· en· W2002239638 sur OpenAlexvenueno aff
Louis Moreau, Jacques Giroux, Frédéric Grandmont, Marc‐André Soucy

Notice bibliographique

RevueCanadian aeronautics and space journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeostationary orbitRemote sensingSatelliteMeteorologyPolar orbitWeather forecastingInterferometryEnvironmental scienceSuiteWeather satelliteDepth soundingSystems engineeringAtmospheric soundingHyperspectral imagingNumerical weather predictionComputer scienceSpace weatherAerospace engineeringEngineeringGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generation of daily weather forecasts relies to a large extent on the use of data from dedicated satellites. In recent years, several programs have been targeted at improving the sensors providing weather forecast data, both in polar and geostationary orbits. As part of the US National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System (NPOESS), the Cross-track Infrared Sounder (CrIS) is the new generation of sounding instruments providing vertical profiles from polar orbits of atmospheric temperature, pressure, and humidity. ABB Analytical has developed the interferometer module and the internal calibration target for the CrIS sensor. An overview of these contributions is presented. The Hyperspectral Environmental Suite (HES) is meant to be the next generation of US weather sounders from geostationary orbits. In Europe, the Meteosat Third Generation will also make use of an improved infrared sounder, the IRS. ABB Analytical has developed a generic interferometer module suitable for these two programs. Starting from the basic mission requirements, ABB Analytical has derived independently the requirements for the interferometer modules that would satisfy the needs of these two programs. A design was developed and two prototypes were built and tested. This paper also describes some of the results of this work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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