Special issue “Recent Advances in MST and EISCAT/Ionospheric Studies – Special Issue of the Joint MST15 and EISCAT18 Meetings, May 2017”
Notice bibliographique
Résumé
The Fifteenth Workshop on Technical and Scientific Aspects of MST Radar (MST15) and the Eighteenth EISCAT Symposium (EISCAT18) were jointly held in Tokyo, Japan, at the National Institute of Polar Research (NIPR) during May 26–31, 2017. The MST workshops have a long history of being the primary international meetings on the applications and development of mesosphere–stratosphere–troposphere (MST) radars. The MST workshop has been historically focusing on the atmospheric dynamics but is now including topics related to ionospheric applications of radars. The EISCAT Symposium, on the other hand, is the biennial conference for EISCAT-related radar research and science which is hosted by member institutions of the EISCAT Scientific Association.<p><p>\n\nThis joint MST15/EISCAT18 meeting was a timely opportunity for close and extensive interactions of the middle-atmosphere and ionospheric radar scientists in our era of rapid technological changes and computational advances. The joint meeting was successfully attended by 182 participants from 19 countries/areas and hosted 233 presentations. These numbers were the maximum level ever for either conferences.<p><p>\n\nThis special issue gathered 15 papers from this joint meeting, consisting of ten full papers, three frontier/express letters and two technical reports. The flexible publication style of Earth, Planets and Space benefitted us to cover easily both scientific and technical aspects of the research field. In the following, we categorize the articles into several groups and review them briefly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».