MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3088779370 · doi:10.5194/amt-14-2127-2021

The GHGSat-D imaging spectrometer

2021· article· en· W3088779370 sur OpenAlexaff
Dylan Jervis, Jason McKeever, Berke O. A. Durak, J. J. Sloan, David Gains, Daniel J. Varon, Antoine Ramier, Mathias Strupler, Ewan Tarrant

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensGHGSat (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingImaging spectrometerSpectrometerMethaneEnvironmental scienceSatelliteShortwaveGreenhouse gasConstellationLimitingComputer scienceAerospace engineeringMeteorologyPhysicsOpticsRadiative transferGeologyEngineeringAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The demonstration satellite GHGSat-D, or “Claire”, launched on 21 June 2016, is the first in a planned constellation of small satellites designed and operated by GHGSat, Inc. to measure greenhouse gas emissions at the facility scale from space. Its instrument measures methane concentrations by collecting and spectrally decomposing solar backscattered radiation in the shortwave infrared using a compact fixed-cavity Fabry–Pérot imaging spectrometer. The effective spatial resolution of 50×50 m2 over targeted 12×12 km2 scenes is unprecedented for a space-based gas-sensing spectrometer. Here we report on the instrument design and forward model and retrieval procedure, and we present several examples of retrieved methane emissions observed over industrial facilities. We discuss the sources of error limiting the performance of GHGSat-D and identify improvements for our follow-on satellites. Claire's mission has proven that small satellites can be used to identify and quantify methane emissions from industrial facilities, enabling operators to take prompt corrective action.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
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
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

Citations203
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric measurement techniquesMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207