SuperDARN Radar Software Toolkit (RST) 4.6
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Key updates in version 4.6 of the Radar Software Toolkit (RST) include: Routine for removing non-gaussian noise/interference from fitacf files (<code>fit_speck_removal</code>) Routine to display the contents of old-format dat files (<code>datdump</code>) Shepherd (2017) elevation angle algorithm added to FITACF3.0 Ability to plot multiple fields of view with <code>fov_plot</code> Added missing <code>mlt2mlon</code> keyword to MLT_v2 IDL/DLM code <code>make_grid</code> detects and concatenates multiple input files automatically (deprecates <code>-c</code> flag) Check that the search noise is nonzero before using it to replace the skynoise in FITACF3.0 Check whether interferometer array is in front or behind main array when calculating <code>elv_low</code>/<code>elv_high</code> in FITACF2.5 Fixed bugs in plotting libraries, cdf file reading, <code>make_grid</code> and <code>trim_raw</code> Update hardware files for DCE and DCN, and PI institution information in <code>radar.dat</code> Improved compliance with GPLv3 license requirements Documentation updates The RST is actively developed and maintained by the SuperDARN Data Analysis Working Group (https://superdarn.github.io/dawg/).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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.
score_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