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Enregistrement W287287190

Early Validation of GOMOS Limb Products Altitude Registration by Backscatter Lidar Using Temperature and Density Profiles

2003· article· en· W287287190 sur OpenAlexaboutno aff
U. Blum, K. H. Fricke, S. R. Pal, R. Berman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarAltitude (triangle)Remote sensingBackscatter (email)Environmental scienceMeteorologyGeographyComputer scienceMathematicsTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One basic need for all limb data products is the correct registration of the altitude for each measurement level. The validation of profile products has to comprise beyond the comparison of absolute values also an inspection of the altitude registration assigned to the measurement values. Lidar instruments are particularly suitable to perform this kind of validation due to a very precise determination of altitude as well as an high altitude resolution. Several lidar instruments are included in the validation activities, however, at this early validation stage there are only two contributions to the validation of limb products altitude registration. One contribution is by the University of Bonn Lidar at the Esrange (Sweden) and the other by the York University Lidar at Toronto (Canada) presently run by the Meteorological Service of Canada (MSC). In a campaign lasting from mid July to the end of August validation measurements for Envisat atmospheric products were carried out with the University of Bonn backscatter lidar at the Esrange (68N, 21E) near Kiruna in northern Sweden. Temperature and density profiles of Gomos level 2 products processed with software version GOPR LV2 5.3 were used for comparison with lidar relative density and absolute temperature profiles to obtain information on the altitude registration of Gomos data products. Calculating the cross correlation function of corresponding Gomos and lidar profiles yields altitude-shifts for the maximum cross correlation coefficient. This altitude-shift reveals information on the Gomos altitude-registration. Using the density data for comparison shows a perfect agreement in altitude-registration between

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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