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Enregistrement W3047099039 · doi:10.1364/oe.397126

In situ evaluation of spaceborne CALIOP lidar measurements of the upper-ocean particle backscattering coefficient

2020· article· en· W3047099039 sur OpenAlexafffund
Léo Lacour, Raphaël Larouche, Marcel Babin

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensTakuvik Joint International LaboratoryUniversité Laval
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Aeronautics and Space AdministrationCanada First Research Excellence FundCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCentre National d’Etudes SpatialesEuropean Research CouncilGovernment of Canada
Mots-clésArgoLidarEnvironmental scienceRemote sensingCorrelation coefficientBiogeochemical cycleMeteorologyClimatologyGeologyGeographyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spaceborne CALIOP lidar, initially designed for atmospheric measurements, was recently used to retrieve the particulate backscattering coefficient ( b bp ) in ocean subsurface layers. However, extensive field evaluation of CALIOP estimates was never conducted due to the scarcity of in situ data. Here, year-round and basin-wide data from Biogeochemical Argo floats (BGC Argo) were used to evaluate CALIOP estimates in the North Atlantic. The high density of BGC Argo float profiles in this region allowed us to test different matchup strategies at different spatio-temporal scales. When averaged over 2° by 2° grid boxes and monthly time resolution, CALIOP data present reasonably good correlation with highly variable float b bp values (correlation r = 0.44, root mean square relative error RMS % = 13.2%), suggesting that seasonal dynamics can be characterized at basin scale.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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