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Enregistrement W2804375516 · doi:10.1029/2018gl077823

Reevaluating the Use of O<sub>2</sub> <i>a</i><sup>1</sup>Δ<sub><i>g</i></sub> Band in Spaceborne Remote Sensing of Greenhouse Gases

2018· article· en· W2804375516 sur OpenAlexaff
Kang Sun, Iouli E. Gordon, Christopher E. Sioris, Xiong Liu, K. Chance, Steven C. Wofsy

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSchool of Engineering and Applied Science, University of PennsylvaniaAustralian Renewable Energy AgencySmithsonian Institution
Mots-clésAirglowRemote sensingNadirSCIAMACHYSpectrometerStratosphereSpectral resolutionMesosphereEnvironmental scienceAbsorption (acoustics)Atmosphere (unit)SpectroscopySpectral bandsImaging spectrometerAtmospheric sciencesPhysicsSatelliteSpectral lineOpticsGeologyMeteorologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although the O 2 a 1 Δ g band has long been used in ground‐based greenhouse gas remote sensing to constrain the light path, it is challenging for nadir spaceborne sensors due to strong mesosphere/stratosphere airglow. Spectroscopic simulations using upper state populations successfully reconstruct the airglow spectra with excellent agreement with SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CHartographY limb observations (residual root‐mean‐square <0.7%). The accurate knowledge of airglow spectrum enables retrieval of O 2 ( a 1 Δ g ) number density, volume emission rate, and temperature. For nadir spaceborne observations, the a 1 Δ g airglow will lead to a negative bias of ∼10% to O 2 column, if not considered. However, when properly included, the airglow spectral feature can be adequately separated from O 2 absorption (mean bias <0.1%) at the spectral resolution of modern spaceborne spectrometers.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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