Editorial: Air pollution remote sensing and the subsequent interactions with ecology on regional scales
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Air pollution remote sensing and the subsequent interactions with ecology on regional scalesWith the rapid increase of global population and urbanization, the impact of human activities on the earth's ecological environment has become increasingly serious.Human beings are currently facing unprecedented atmospheric environmental challenges, such as the polar ozone (O 3 ) hole, global warming, haze and photochemical pollution, etc.Air pollution, defined as the release of pollutants into the atmosphere, has been regarded as one of the greatest environmental problems that closely related to our lives due to its significant impacts on the environment and human health.Fortunately, in recent decades, we have deeply realized the harm of air pollution, and the related detection technology and treatment methods have also been greatly improved.In particular, the development of remote sensing, such as radar and satellite, has greatly enhanced our understanding of the spatiotemporal, transmission mechanism, and formation mechanism of air pollution.Air pollution events near the ground, such as sandstorms, acid rain, haze and O 3 pollution, etc., can cause great harm to buildings, vegetation, and human health.Generally, the occurrence of these air pollutions has an extensive spatial range and a very random timing.Previous site-based studies can only represent very local information, and there are few long-term continuous observations.As an important approach of monitoring the large-scale atmospheric condition, remote sensing plays a significant role in characterizing the temporal and spatial distributions of air pollution, as well as its multiple feed-back effects on the ecosystem.The continually improved spatial
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,020 |
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 ».