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Enregistrement W2047993282 · doi:10.1117/12.451779

ACE-FTS level 0 to 1 data processing

2002· article· en· W2047993282 sur OpenAlexafffundabout
Yvan Dutil, Stéphane Lantagne, Simon Dube, Robert H. Poulin

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésRemote sensingOccultationEnvironmental scienceSpectrometerSatelliteSpacecraftCalibrationAstronomical interferometerRadianceStratosphereTroposphereComputer scienceOpticsInterferometryPhysicsMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Atmospheric Chemistry Experiment (ACE) is the mission selected by the Canadian Space Agency for its next science satellite, SCISAT-1. ACE consists of a suite of instruments in which the primary element is an infrared Fourier Transform Spectrometer (FTS) coupled with an auxiliary 2-channel visible (525 nm) and near infrared imager (1020 nm). A secondary instrument, MAESTRO, provides spectrographic data from the near ultraviolet to the near infrared, including the visible spectral range. In combination, the instrument payload covers the spectral range from 0.25 to 13.3 micron. A comprehensive set of simultaneous measurements of trace gases, thin clouds, aerosols and temperature will be made by solar occultation from a satellite in low earth orbit. The ACE mission will measure and analyze the chemical and dynamical processes that control the distribution of ozone in the upper troposphere and stratosphere. A high inclination (74°), low earth orbit (650 km) allows coverage of tropical, mid-latitude and polar regions. This paper will describe level 1 algorithms that are needed on ground in order to produce meaningful data meeting all requirements of the ACE FTS instrument. Level 0 data are as downlinked from the spacecraft. Level 1A data are decoded (CCSDS, bit trim) interferograms from individual acquisition channels. Level 1B data are made of spectrally (spatial frequency) calibrated transmittances with annotated quality indicators. Some key ACE FTS L1B algorithms include, non-linearity characterization/correction, robust interferometer fringe count error handling, spectral calibration from Solar reference lines, transmittance computation with phase error correction, and correction of the instrument line shape (ILS) distortion.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,024

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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