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Enregistrement W3043684982 · doi:10.3847/25c2cfeb.8c410c60

The case for a multi-channel polarization sensitive LIDAR for investigation of insolation-driven ices and atmospheres

2021· preprint· en· W3043684982 sur OpenAlexaff
A. J. Brown, Gorden Videen, Evgenij Zubko, Nicholas Heavens, Nicole‐Jeanne Schlegel, P. Becerra, Young‐Jun Choi, Colin Meyer, T. N. Harrison, P. O. Hayne, R. W. Obbard, Tim Michaels, M. J. Wolff, Scott D. Guzewich, Yongxiang Hu, Claire Newman, Chae Kyung Sim, P. B. Buhler, M. E. Landis, T. J. Stubbs, Aymeric Spiga, Devanshu Jha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarInsolationPolarization (electrochemistry)Environmental scienceChannel (broadcasting)Computer scienceRemote sensingEnvironmental economicsTelecommunicationsEconomicsGeographyGeologyClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There once was a LIDAR with Polarized Holes, Made to observe Mars' Mysterious Poles, It measured Volatiles and Ices ... and used Multispectral Devices ...And met many of our Mars Climate Goals."-Anon, 2020Key point of this white paper: All LIDAR instruments are not the same, and advancement of LIDAR technology requires an ongoing interest and demand from the community to foster further development of the required components.The purpose of this white paper is to make the decadal survey panel aware of the need for further technical development, and the potential payoff of investing experimental time, money and thought into the next generation of LIDARs.Technologies for development: We advocate for future development of LIDAR technologies to measure the polarization state of the reflected light at selected multiple wavelengths, chosen according to the species of interest (e.g., H 2 O and CO 2 in the Martian setting).Key scientific questions: In the coming decade, dollars spent on these LIDAR technologies will go towards addressing key climate questions on Mars and other rocky bodies, particularly those with seasonally changing (i.e.insolation driven) plumes of multiple icy volatiles such as Mars, Enceladus, Triton, or Pluto, and insolation-driven dust lifting, such as cometary bodies and the Moon.We will show from examining past Martian and terrestrial lidars that orbital and landed LIDARs can be effective for producing new insights into insolation-driven processes in current planetary climate on several bodies, beyond that available to our current fleet of largely passive instruments on planetary missions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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