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Enregistrement W3011422144 · doi:10.5194/amt-2019-420

Recommendations for spectral fitting of SO <sub>2</sub> from MAX-DOAS measurements

2020· article· en· W3011422144 sur OpenAlexafffund
Zoe Davis, R. McLaren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOffset (computer science)WavelengthFilter (signal processing)OpticsInverseMathematicsPhysicsAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Fitting SO2 dSCDs from MAX-DOAS measurements of scattered sunlight is challenging because actinic light intensity is low in wavelength regions where the SO2 absorption features are strongest. SO2 dSCDs were fit with different wavelength windows (λlow to λhigh) from ambient measurements with calibration cells of 2.2 × 1017 and 2.2 × 1016 molec cm−2 inserted in the light path at different viewing elevation angles. SO2 dSCDs were the least accurate and fit errors were the largest for fitting windows with λlow 312 nm. The SO2 dSCDs also exhibited an inverse relationship with the SO2 absorption cross-section for fitting windows with λlow 400 nm. Deviation of the SO2 dSCD from the true value depended on the SO2 concentration for some fitting windows rather than exhibiting a consistent bias. Uncertainties of the SO2 dSCD reported by the fit algorithm were significantly less than the true error for many windows, particularly for the measurements without the filter or offset function. For retrievals with the filter or offset function, increasing λhigh > 320 nm tended to decrease the reported fit uncertainty but did not increase the accuracy. Based on the results of this study, a short-pass filter and a fitting window of 307.5

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,039

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,190 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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