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Enregistrement W2026234892 · doi:10.1117/12.620269

New USDA UVB synthetic spectra algorithm

2005· article· en· W2026234892 sur OpenAlexaboutno aff
John M. Davis, James R. Slusser

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiometerAlgorithmSpectral lineComputer scienceRemote sensingZenithEnvironmental scienceUltravioletIrradianceIntegrating sphereSpectral resolutionPhysicsOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US Department of Agriculture's (USDA), UVB Radiation Monitoring and Research Program 1 makes routine measurements of ultraviolet radiation at over 30 sites in the United States, Canada and New Zealand. UV measurements of total, direct and diffuse horizontal irradiances, in seven spectral channels at two nm nominal bandwidths are made with a Yankee Scientific Inc., Multiple Filter Rotating Shadow band Radiometer (UV MFRSR). A similar instrument takes measurements in the visible region with 10 nm bandwidths. The UVB group has provided, upon request, a high resolution UV product referred to as spectra, based on application of a non-linear estimation method described in Min and Harrison 2 (1998) to UV MFRSR data. This presentation examines typical problems encountered when the synthetic spectra algorithm is applied to data collected at large solar zenith angles and when the application is extended to spectral regions beyond 368 nm, the center of the longest wavelength UV MFRSR channel. In particular, the effects on derived products such as the Caldwell or Flint 3 action spectra are discussed. The useful spectral region of the algorithm has been expanded by including one or more of the datum from the visible MFRSR. This extension properly constrains the derived spectrum beyond 368 nm providing especially improved Flint action values, and can be used to estimate a PAR value if extended to include the 862 nm measurement. The extent of disagreement between measurements from LICOR PAR sensors and 'synthetic PAR' values will be presented. Planning for the next version of the synthetic spectra algorithm on the new USDA UVB web site is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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