Retrieving dry snow stratigraphy using a versatile low-cost frequency modulated continuous wave (FMCW) K-band radar
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
Considering the increased popularity for backcountry mountain recreation activities, potentially problematic snowpack interfaces are currently of great interest given their impact on snow stability. The identification of interface vertical locations and spatial variability in the snowpack is essential for avalanche danger forecasting. The Gaspé Peninsula specific climate often leads to a complex snowpack development, where the need of improved monitoring is important. The goal of this research is to assess an automated method to detect contrasted snow interfaces using a 24 GHz Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) portable radar. Based on different in-situ configurations, we compared the radar amplitude signals with in-situ snow geophysical measurements, including SnowMicroPenetrometer (SMP). Radar measurements have been done following two different protocols: (1) mobile radar looking-up and down in order to understand the radar-snow wave interactions and optimize its parameters for spatial variability assessment of contrasted snow layers and (2) fixed radar looking-up to evaluate its potential in monitoring snow stratigraphy temporal variability. Results show good agreements with compared validation data with 80% of manually identified interfaces detection and a vertical positioning error of 3 cm. The presented FMCW radar appears to have a good potential for spatial and temporal variability assessment of snowpack stratigraphy.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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