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Enregistrement W2052724495 · doi:10.1002/joc.1966

UV‐B cloud optical properties for Canada

2009· article· en· W2052724495 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Binyamin, John Davies, Bruce McArthur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercastCloud albedoOptical depthAlbedo (alchemy)Environmental scienceEffective radiusAtmospheric sciencesIrradianceRadiative transferSingle-scattering albedoAERONETAtmospheric radiative transfer codesSnowArcticLatitudeSolar zenith angleCloud coverMiddle latitudesCloud topClimatologyAerosolMeteorologyCloud computingPhysicsSkySatelliteGeographyGeologyAstrophysicsGeodesyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cloud optical properties play a highly significant role in the amount of UV‐B irradiance reaching the ground. Broadband values of UV‐B cloud optical properties are calculated for nine Canadian stations from 26 years of data. Cloud single scattering albedo ωc and asymmetry factor gc are computed from Mie theory for two values of equivalent droplet radius; 7 µm for arctic stations and 10 µm for midlatitude and subarctic stations. Overcast cloud optical depths τc are estimated iteratively for a model cloud layer located between 2 and 3 km above the surface from hourly integrated spectral Brewer spectrophotometer measurements for snow‐free cases using either the discrete ordinate radiative transfer (DISORT) or the delta‐Eddington algorithms. Median τc values calculated by both algorithms compare to within 3%. Median values are smaller for arctic stations (9–18) and between 26 and 38 for the rest. Both mean and median values are negatively correlated with latitude. Aerosol effect on τc varies between 9 and 18% on average. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,098

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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