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Enregistrement W2060773099 · doi:10.1029/2000jd000233

Lindenberg Aerosol Characterization Experiment 1998 (LACE 98): Overview

2002· article· en· W2060773099 sur OpenAlexaboutno aff
Albert Ansmann, Ulla Wandinger, Alfred Wiedensohler, U. Leiterer

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceObservatoryMeteorologyTroposphereRadiative transferRemote sensingAtmospheric sciencesInstrumentation (computer programming)Earth's energy budgetRadiationGeologyGeographyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Backscattering and absorption of solar radiation by aerosol particles are an important source of uncertainty in climate predictions. Integrated research on the radiative properties of aerosol may reduce this uncertainty. The Lindenberg Aerosol Characterization Experiment 1998 (LACE 98) contributes to this aim. LACE 98 took place between 13 July and 12 August 1998, near Berlin, Germany. The Lindenberg Meteorological Observatory (52.2°N, 14.1°E) was chosen as the central field site because of its long record with aerosol optical‐depth data. Measurements were performed from three aircraft, with one airborne and four ground‐based lidars, and at a ground station. The meteorological situations in which intensive observations were carried out included clean and polluted air masses as characterized by low and high aerosol optical depths. This introductory paper gives an overview of the LACE 98 goals, instrumentation, meteorological and aerosol properties, and reports on the key findings as a guide to the results presented in the more detailed papers that follow. A very remarkable finding should be mentioned beforehand because of its unique character: on 9–10 August 1998, a free‐tropospheric aerosol layer was observed that originated from forest fires in western Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations78
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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