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Enregistrement W2328318036 · doi:10.1061/41036(342)438

Independent Comparisons among Calibration and Output of Energy Balance Components Estimated by the METRIC Procedure

2009· article· en· W2328318036 sur OpenAlexaff
Jeppe Kjaersgaard, Prasanna H. Gowda, Richard G. Allen, Terry A. Howell

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2009 · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)EvapotranspirationEnvironmental scienceResidualCalibrationEnergy balanceSensible heatVegetation (pathology)Water balanceLatent heatSatelliteRemote sensingFlux (metallurgy)Hydrology (agriculture)MathematicsMeteorologyStatisticsGeographyAlgorithmGeologyPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An accurate estimation of evapotranspiration (ET) is an integral part of the hydrological cycle and is increasingly important in local and regional water resource management in central and western United States. Traditionally, estimation of ET included substantial uncertainties, but with the advent of algorithms applied to high resolution (30 m) satellite imagery, ET estimates from bare soil and vegetation can be obtained with greater accuracy. The METRIC image processing model estimates net radiation, soil heat flux and sensible heat flux through a series of steps before estimating ET as the residual from the energy balance. This paper describes a comparison of the METRIC surface energy balance model outputs produced by two different research groups when using the same two 2007 Landsat 5 images as input. One of the research groups is based at the USDA Conservation and Production Research Laboratory in Bushland, Texas where the images and ground-based data were captured, and the other group is from the Kimberly Research Center, University of Idaho where METRIC was developed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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