Software to analyze the relationship between aerosol, clouds, and precipitation: SAMAC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The analysis of aircraft-based measurements of clouds is critical for studies of aerosol and of clouds. Many such measurements have been taken, but it is difficult to compare such data across instruments, flights and campaigns. We present a new open-source software program, SAMAC (Software for Airborne Measurements of Aerosol and Clouds), that may enable a more systematic and comparable approach to the analysis of aerosol–cloud–precipitation data. The software offers a cooperative and reproducible approach to the analysis of aircraft measurements of clouds across campaigns. SAMAC is an object-oriented software program in which a cloud is an object; all the data related to a cloud is contained in the cloud object. The cloud objects come with built-in methods and functions that allow for the quick generation of basic plots and calculations, SAMAC provides a quick view of the data set and may be used to compare clouds and to filter for specific characteristics. Other researchers can readily use already submitted algorithms once their data is placed in the cloud structure provided, and they can contribute their own algorithms to the software for others to see and use. This approach would improve comparability, reproducibility and transparency by allowing others to replicate results and test the same algorithms on different data. SAMAC can be downloaded at https://github.com/StephGagne/SAMAC/releases.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».