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Enregistrement W2004849593 · doi:10.1117/1.1813441

Classification of imaging spectrometers for remote sensing applications

2005· article· en· W2004849593 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOptical Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryFlorida Institute of TechnologyMcMaster UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTerminologyComputer scienceImaging spectrometerPaceSpectrometerConfusionSpectral imagingField (mathematics)High-dynamic-range imagingArtificial intelligenceData scienceRemote sensingOpticsComputer visionPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuing development of new and fundamentally different classes of imaging spectrometers has increased the complexity of the field of imaging spectrometry. The rapid pace at which new terminology is introduced to describe the new types of imaging spectrometers sometimes leads to confusion, particularly in discussions of the relative merits of the different types. In some cases, multiple different terms are commonly used to describe the same fundamental approach, and it is not always clear when these terms are synonymous. Other terminology in common use is overly broad. When a single term may encompass instruments that operate in fundamentally different ways, important distinctions may be obscured. In the interest of clarifying the terminology used in imaging spectrometry, we present a comprehensive system for classification of imaging spectrometers based on two fundamental properties: the method by which they scan the object spatially, and the method by which they obtain spectral information.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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