Improvement of Odin/SMR water vapour and temperature measurements and validation of the obtained data sets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Its long photochemical lifetime makes H2O a good tracer for mesospheric dynamics. Temperature is also an important tracer of seasonal circulation as well as multi-year trends. In this study we present the reprocessing of 18 years of mesospheric H2O and temperature measurements from the Sub-Millimetre Radiometer (SMR) on board the Odin satellite, resulting in a part of the SMR version 3.0 level 2 data set. The previous version of the dataset showed poor accordance with measurements from other instruments, which suggested that the retrieved concentrations and temperature were subject to instrumental artifacts. Different hypotheses have been explored, and the idea of an underestimation of the single sideband leakage turned out to be the most reasonable one. The value of the lowest transmission achievable has therefore been raised to account for greater sideband leakage, and new retrievals have been performed with the new settings. The retrieved profiles extend between 40–100 km altitude and cover the whole globe to reach 85° latitudes. A validation study has been carried out, revealing an overall better accordance with the compared instruments. In particular, relative differences in H2O concentration are always in the ±20 % range between 40 and 70 km and diverge at higher altitudes, while temperature absolute differences are within ± 5 K between 40–80 km (with the exception of FM13 SMR–MLS difference reaching almost 10 K) and also diverge at higher altitudes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».