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Enregistrement W2142688908 · doi:10.1175/jtech-d-15-0074.1

An Improved Liquid Water Absorption Model at Microwave Frequencies for Supercooled Liquid Water Clouds

2015· article· en· W2142688908 sur OpenAlex
David D. Turner, Stefan Kneifel, Maria Cadeddu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveAbsorption (acoustics)Liquid water contentRadiometerLiquid waterSupercoolingAttenuation coefficientPermittivityMaterials scienceComputational physicsEnvironmental scienceAbsorption of waterMicrowave radiometerField (mathematics)ThermodynamicsOpticsPhysicsCloud computingMathematicsDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An improved liquid water absorption model is developed for frequencies between 0.5 and 500 GHz. The empirical coefficients for this model were retrieved from a dataset that consists of both laboratory observations of the permittivity of liquid water (primarily at temperatures above 0°C) and field observations collected by microwave radiometers in three separate locations with observations at temperatures as low as −32°C. An optimal estimation framework is used to retrieve the model’s coefficients. This framework shows that there is high information content in the observations for seven of the nine model coefficients, but that the uncertainties in all of the coefficients result in less than 15% uncertainty in the liquid water absorption coefficient for all temperatures between −32° and 0°C and frequencies between 23 and 225 GHz. Furthermore, this model is more consistent with both the laboratory and field observations over all frequencies and temperatures than other popular absorption models.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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