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Enregistrement W2102791407 · doi:10.1175/jtech-d-13-00020.1

Calibrations and Performance of the Airborne Cloud Extinction Probe

2013· article· en· W2102791407 sur OpenAlexaffabout
Alexei Korolev, A Shashkov, Howard W. Barker

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce crystalsExtinction (optical mineralogy)ScatteringSPHERESEnvironmental scienceParticle (ecology)AttenuationComputational physicsPrecipitationRemote sensingMaterials scienceAtmospheric sciencesOpticsPhysicsMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new airborne instrument that measures extinction coefficient β in clouds and precipitation has been designed by Environment Canada. The cloud extinction probe (CEP) utilizes the transmissometric method, which is based on direct measurement of light attenuation between the transmitter and receiver. Transmissometers are known to be susceptible to forward scattering, which becomes increasingly significant as the particle size increases. A new technique for calibrating transmissometers was developed here in order to determine the response function of the probe. Laboratory calibrations show that CEP-derived β may be underestimated by a factor of 2 for circular particles with diameters greater than 100 μm. Results for spherical particles are in good agreement with theoretical predictions. For nonspherical particles, however, estimates of β can deviate significantly from those derived for spheres that have the same projected area. For in situ observations of ice particles, CEP measurements often deviate significantly from theoretical calculations, whereas for small cloud droplets agreement is good. It is hypothesized that CEP-derived estimates of β for ice clouds depend much on variations in the scattering phase function that arise from details in ice crystal surface roughness and fine crystal structure. This would complicate greatly the estimation of β from transmissometers for ice-bearing clouds.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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
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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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