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Enregistrement W3047292534

Esa Cryovex 2011 Airborne Campaign For Cryosat-2 Calibration And Validation

2011· article· en· W3047292534 sur OpenAlexaboutno aff
Henriette Skourup, I. Einarsson, R. Forsberg, Lars Stenseng, Stefan Hendricks, Veit Helm, Malcolm Davidson

Notice bibliographique

RevueAGU Fall Meeting Abstracts · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologyComputer scienceGeographyMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the successful launch of CryoSat-2 in April 2010, the first direct validation campaign of the satellite was carried out in the April-May 2011. DTU Space has been involved in ESA’s CryoSat Validation Experiment (CryoVEx) with airborne activities since 2003. To validate the performance of the CryoSat-2 radar altimeter (SIRAL), the aircraft is equipped with an airborne version of the SIRAL altimeter (ASIRAS) together with a laser scanner. Of particular interest is to study the penetration depth of SIRAL into both land- and sea ice. This can be done by comparing the radar and laser measurements, as the laser reflects on the surface, and by overflight of laser reflectors. In the spring of 2011 the DTU Space airborne team visited five main validation sites: Devon ice cap (Canada), Austfonna ice cap (Svalbard), the EGIG line crossing the Greenland Ice Sheet, as well as the sea ice north of Alert and sea ice around Svalbard in the Fram Strait. Selected tracks were planned to match CryoSat-2 passes and a few of them were flown in formation flight with the Alfred Wegener Institute (AWI) Polar-5 carrying an EM-bird. We present an overview of the 2011 airborne campaign together with first results of the CryoSat-2 underflights.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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