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Enregistrement W2104279560 · doi:10.1029/2006jd007160

Cloud detection in the upper troposphere‐lower stratosphere region via ACE imagers: A qualitative study

2007· article· en· W2104279560 sur OpenAlexaff
J. Dodion, D. Fussen, F. Vanhellemont, Christine Bingen, Nina Mateshvili, K. L. Gilbert, R. Skelton, D. N. Turnbull, Sean D. McLeod, C. D. Boone, Kaley A. Walker, P. F. Bernath

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrusTroposphereStratosphereTropopauseOccultationEnvironmental scienceAtmospheric sciencesCloud topGeologyCloud fractionRemote sensingPhysicsSatelliteCloud coverAstrophysicsCloud computingAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Satellite‐based limb occultation measurements are well suited for the detection and mapping of polar stratospheric clouds (PSCs) and cirrus clouds. Usually, cloud signatures are detected on aerosol extinction profiles. In this paper, ACE two‐dimensional (2‐D) imager data are used to show PSCs and cirrus clouds. Clouds can be clearly seen, with a good vertical and horizontal resolution (1 km), during sunset and sunrise. In addition, we discovered significant differences between stratospheric (PSCs) and tropospheric (cirrus) clouds. PSCs appear as “symmetric” layers, no horizontal or vertical “structure” is detected within the PSC, suggesting that PSCs are uniform clouds with a very large horizontal extent. On the other hand, cirrus cloud image geometry is not well‐defined. In contrast to PSCs, cirrus clouds appear as irregular shaped clouds. These tropospheric clouds seem to have horizontal dimensions similar to the Sun on the image (25 km at the tangent point). The qualitative display of these different kinds of clouds, seen on the raw 2‐D imager data, proves the ability of the imagers to be an efficient cloud detector in the upper troposphere‐lower stratosphere (UTLS) region. Moreover, the structure of these clouds can be derived.

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)0,001
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 seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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