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Enregistrement W2810075903 · doi:10.1109/aero.2018.8396504

The surface water and ocean topography mission

2018· article· en· W2810075903 sur OpenAlexaboutno aff
Parag Vaze, Said Kaki, D. Limonadi, Daniel Esteban-Fernández, Guy Zohar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia State University, SacramentoJet Propulsion LaboratoryAzusa Pacific UniversityUniversity of Pittsburgh
Mots-clésOcean surface topographyAltimeterMesoscale meteorologyRemote sensingGeologySWOT analysisSea-surface heightOcean currentSea surface temperatureRadarBathymetryEnvironmental scienceMeteorologyGeodesyClimatologyGeographyOceanographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Surface Water and Ocean Topography SWOT mission is a partnership between two communities, physical oceanography and hydrology, to share high vertical accuracy and high spatial resolution topography data produced by the science payload, whose principal instrument is a Ka-band radar Interferometer. The SWOT mission will provide large-scale data sets of ocean sea-surface height resolving scales of 15km (in ocean wavelength) and larger, allowing the characterization of ocean mesoscale and submesoscale circulation. Present altimeter constellations can only resolve the ocean circulation at ocean wavelengths larger than 200km. SWOT will address fundamental questions on the dynamics of ocean variability at wavelengths shorter than 200km, which encompasses mesoscale and submesoscale processes such as the formation, evolution, and dissipation of eddy variability (including narrow currents, fronts, and quasi-geostrophic turbulence) and their role in air-sea interaction. The SWOT mission will also provide measurements of water storage changes in terrestrial surface water bodies and will provide estimates of discharge in large (wider than 100m) rivers, globally. The SWOT measurements will directly measure the surface water (lakes, reservoirs, rivers, and wetlands) component of the water cycle. The core of the SWOT payload consists of a Ka-band Radar Interferometer (KaRIn) - a dual-antenna synthetic aperture radar specifically designed to make high precision height and backscatter measurements enabling the key oceanographic and hydrology data sets. The SWOT payload also includes: a Nadir Altimeter (NA) system, a radiometer for tropospheric path delay corrections, and a precision orbit determination instrument suite consisting of Global Positioning System-Payload (GPSP), Doppler Orbitography and Radiopositioning Integrated by Satellite (DORIS) receivers, and a Laser Retroreflector Array (LRA). SWOT is a partnership mission between NASA, the French Space Agency (CNES), The United Kingdom Space Agency (UKSA), and The Canadian Space Agency (CSA). The spacecraft bus and command & data ground stations are provided by CNES, while the launch vehicle and payload module are provided by NASA/JPL. The SWOT payload module instrument suite consists of the NASA/JPL provided KaRIn instrument, cross-track radiometer, GPS, and laser retroreflector, as well as the CNES provided DORIS and nadir pointing radar altimeter. CNES also provides the Radio Frequency Unit (RFU) sub-system for which the UKSA contributes the Duplexer assembly. The RFU is a key subsystem of the KaRIn instrument. CSA contributes the Extended Interaction Klystron (EIK) which is one of the KaRIn subsystem. This paper describes the mission design, implementation of the Payload, and some of the interface and design challenges.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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