The Atmospheric Imaging Mission for Northern Regions: AIM-North
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».