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Enregistrement W2064171025 · doi:10.1109/igarss.2008.4779340

A Generic Flight Interferometer for Hyperspectral Atmospheric Sounding from GEO Orbit

2008· article· en· W2064171025 sur OpenAlexaff
Frédéric Grandmont, Jacques Giroux, Marc‐André Soucy, Henry Buijs

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingHyperspectral imagingGeostationary orbitInterferometryDepth soundingComputer scienceAtmospheric soundingEarth observationSatelliteEnvironmental scienceSystems engineeringAerospace engineeringEngineeringGeographyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new generation of sensors with hyperspectral capabilities is being considered for future Geostationary Earth Orbiting weather satellite. The World Meteorological Organization now officially considers hyperspectral sounding as a vital part of future geostationary platforms to be deployed beyond 2015. This choice is dictated by the scientific interest for more vertical resolution in the sounder data product which suggests that multi-bandpass filter approaches be replaced by those providing true spectral capabilities. Interferometer based sounders were recently selected in Europe and Japan to fulfill this requirement. They offer the possibility to efficiently combine large format 2D imaging and high spectral resolution into a single instrument. The Generic Flight Interferometer presented in this paper incorporates ABB's latest flight heritage from three recent missions using FTSs. It aims at showing the community that this key sounder module can meet science requirements with low development risk and offer the high reliability required on operational programs. Dedicated risk mitigation activities results conducted on a demonstration interferometer coupled with an imaging detector are 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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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