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Enregistrement W3122600836 · doi:10.2151/sola.2021-005

Seasonal Variation in High Arctic Stratospheric Aerosols Observed by Lidar at Ny Ålesund, Svalbard between March 2014 and February 2018

2021· article· en· W3122600836 sur OpenAlexaboutno aff
Koichi Shiraishi, Takashi Shibata

Notice bibliographique

RevueSOLA · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institute of Polar Research
Mots-clésEnvironmental scienceArcticAtmospheric sciencesLidarVariation (astronomy)The arcticClimatologyOceanographyGeographyGeologyRemote sensingPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stratospheric aerosols over the high Arctic at Ny Ålesund, Svalbard (79°N, 12°E) were observed continuously for four years from March 2014 by a lidar system using the second harmonic wavelength (532 nm) of the Nd:YAG laser. Our observations reveal the seasonal features of stratospheric aerosols and the arrival of the smoke at the high Arctic from Canadian forest-fire in August 2017. We estimated the seasonal variation for three years before the Canadian forest-fire when there was no apparent volcanic effect. In the estimation, we removed polar stratospheric clouds by the threshold temperature of their formation. The seasonal variation for the three years is that the vertical profiles of the backscattering ratio take a maximum value of about 1.05-1.06 at altitudes between 13 and 16 km from December to March, and about 1.02-1.04 at altitudes between 17 and 20 km from April to November. These results are compared with the results observed at the low Arctic, northern Norway. We also present the increases in the backscattering ratio and the volume depolarization ratio from September to December 2017 caused by the smoke from the Canadian forest-fire.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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