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Enregistrement W4241269137 · doi:10.5194/amt-2021-81-rc1

Comment on amt-2021-81

2021· peer-review· en· W4241269137 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensHoneywell (Canada)University of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInterferometryOpticsPolarizerBirefringenceDoppler effectMichelson interferometerPhysicsSpan (engineering)Interference (communication)Field of viewRemote sensingComputer scienceGeologyEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new compact static wind imaging interferometer, called the Birefringent Doppler Wind Imaging Interferometer (BIDWIN), has been developed for the purpose of observing upper atmospheric winds using suitably isolated airglow emissions. The instrument combines a field-widened birefringent delay plate placed between two crossed Wollaston prisms with an imaging system, waveplates and polarizers to produce four fixed 90 ∘ phase-stepped images of the interference fringes conjugate to the scene of interest. A four-point algorithm is used to extract line-of-sight Doppler wind measurements across the image of the scene. The arrangement provides a similar throughput to that of a field-widened Michelson interferometer; however, the interferometric component of BIDWIN is smaller, simpler to assemble and less complicated to operate. Consequently, the instrument provides a compact, lightweight and robust alternative that can be constructed and operated with lower cost. In this paper, the instrument concept is presented, and the design and optimization of a prototype version of the instrument are discussed. Characterization of the lab prototype is presented, and the performance of the instrument is examined by applying the instrument to measure a low-velocity two-dimensional Doppler wind field with a high precision (5 m s −1 ) in the lab.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0250,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1960,207

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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