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Enregistrement W2135900629 · doi:10.1175/2009jtecho667.1

Accuracy of the IMET Sensor Package in the Subtropics

2009· article· en· W2135900629 sur OpenAlexaff
Keir Colbo, Robert A. Weller

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of Washington
Mots-clésEnvironmental scienceFlux (metallurgy)LongwaveShortwaveWind speedMomentum (technical analysis)Heat fluxAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesMeteorologyRelative humiditySensible heatHumidityShortwave radiationSubtropicsClimatologySampling (signal processing)RadiationGeologyHeat transferMaterials scienceRadiative transferPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The accuracies of the meteorological sensors (air temperature, relative humidity, barometric pressure, near-surface temperature, longwave and shortwave radiation, and wind speed and direction) that compose the Improved Meteorological (IMET) system used on buoys at long-term ocean time series sites known as ocean reference stations (ORS) are analyzed to determine their absolute error characteristics. The predicted errors are compared to in situ measurement discrepancies and other observations (direct flux shipboard sensors) to confirm the predictions. The meteorological errors are then propagated through bulk flux formulas and the Coupled Ocean–Atmosphere Response Experiment (COARE) algorithm to give predicted errors for the heat flux components, the freshwater flux, and the momentum flux. Absolute errors are presented for three frequency bands [instantaneous (1-min sampling), diurnal, and annual]. The absolute uncertainty in the annually averaged net heat flux is found to be 8 W m−2 for conditions similar to the current ORS deployments in the subtropics.

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)0,003
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: aucune
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
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations120
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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