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Enregistrement W2460809943 · doi:10.1175/amsmonographs-d-15-0037.1

Development and Applications of ARM Millimeter-Wavelength Cloud Radars

2016· article· en· W2460809943 sur OpenAlexaff
Pavlos Kollias, Eugene E. Clothiaux, Thomas P. Ackerman, Bruce Albrecht, Kevin B. Widener, K. P. Moran, Edward Luke, Karen Johnson, Nitin Bharadwaj, James B. Mead, Mark A. Miller, Johannes Verlinde, Roger Marchand, Gerald G. Mace

Notice bibliographique

RevueMeteorological Monographs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteorologyEnvironmental scienceMillimeterAtmospheric physicsRadarTelecommunicationsAtmosphere (unit)GeographyEngineeringPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the ARM Program was getting underway in the early 1990s, studies by Ramanathan et al. (1989) and Cess et al. (1990) highlighted the importance of cloud and radiation interactions to climate. Ramanathan et al. (1989) demonstrated that, on average, clouds cool the climate system but that different cloud types can have different influences upon it. Cess et al. (1990) showed that general circulation models have an array of different responses to the same sea surface temperature change that result from differences in model clouds and their interactions with radiation. In their papers discussing the ARM Program, Stokes and Schwartz (1994) and later Ackerman and Stokes (2003) emphasized the importance of characterizing clouds throughout a vertical column in order to fully understand the radiation field associated with them. They made clear that coupling of high-fidelity observations of clouds and radiation were necessary to improving model parameterizations of them, which were in turn necessary for improving prognostic models of future climate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations151
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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