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Enregistrement W2973650985 · doi:10.1080/07038992.2019.1643707

The Atmospheric Imaging Mission for Northern Regions: AIM-North

2019· article· en· W2973650985 sur OpenAlexaffvenue
Ray Nassar, C. A. McLinden, Christopher E. Sioris, C. T. McElroy, Joseph Mendonca, Johanna Tamminen, Cameron G. MacDonald, C. Adams, Céline Boisvenue, Adam Bourassa, Ryan Cooney, D. A. Degenstein, Guillaume Drolet, Louis Garand, Ralph Girard, Markey Johnson, Dylan B. A. Jones, Felicia Kolonjari, Bruce Kuwahara, Randall V. Martin, Charles E. Miller, Norman T. O’Neill, Aku Riihelä, Sébastien Roche, Stanley P. Sander, William R. Simpson, Gurpreet Singh, Kimberly Strong, Alexander P. Trishchenko, Helena van Mierlo, Zahra Vaziri Zanjani, Kaley A. Walker, Debra Wunch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensDalhousie UniversityHealth CanadaYork UniversityMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsCanadian Space AgencyCanadian Forest ServiceUniversity of SaskatchewanNatural Resources CanadaUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoGovernment of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingEnvironmental scienceGeostationary orbitSatelliteGreenhouse gasGeostationary Operational Environmental SatelliteVegetation (pathology)ShortwaveImaging spectrometerAir quality indexRadianceGeographyMeteorologySpectrometerRadiative transferGeologyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM-North is a proposed satellite mission that would provide observations of unprecedented frequency and density for monitoring northern greenhouse gases (GHGs), air quality (AQ) and vegetation. AIM-North would consist of two satellites in a highly elliptical orbit formation, observing over land from ∼40°N to 80°N multiple times per day. Each satellite would carry a near-infrared to shortwave infrared imaging spectrometer for CO2, CH4, and CO, and an ultraviolet-visible imaging spectrometer for air quality. Both instruments would measure solar-induced fluorescence from vegetation. A cloud imager would make near-real-time observations, which could inform the pointing of the other instruments to focus only on the clearest regions. Multiple geostationary (GEO) AQ and GHG satellites are planned for the 2020s, but they will lack coverage of northern regions like the Arctic. AIM-North would address this gap with quasi-geostationary observations of the North and overlap with GEO coverage to facilitate intercomparison and fusion of these datasets. The resulting data would improve our ability to forecast northern air quality and quantify fluxes of GHG and AQ species from forests, permafrost, biomass burning and anthropogenic activity, furthering our scientific understanding of these processes and supporting environmental policy.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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