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Enregistrement W4306164068 · doi:10.3389/frsen.2022.1040835

Editorial: Remote sensing of cloud, aerosols, and radiation from satellites

2022· editorial· en· W4306164068 sur OpenAlexaff
A. M. da Silva, S. Kato, H. Baker, J. Redemann, Derek J. Posselt, R. Ferrare, Matthew Lebsock

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Remote Sensing · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingCloud computingEnvironmental scienceMeteorologyAstrobiologyComputer scienceGeographyPhysicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editorial on the Research Topic Remote sensing of cloud, aerosols, and radiation from satellites Planning a research satellite mission involves a careful study phase in which science objectives are defined and the measurements necessary to achieve these objectives are identified, which then determine instrument and other mission requirements.Obtaining the necessary geophysical variables with the required accuracies necessitates suitable retrieval algorithms and methods to assess how well the objectives can be realized, all within a well-defined budget and schedule.The pre-launch objective assessment phase represents a crucial and invaluable step for defining and justifying a mission.Yet, despite their importance, these algorithms and assessments are generally not readily accessible to researchers who are not involved directly in this mission study phase.This volume aims to add some transparency to this process.The goal of this research topic is to document some of the pre-launch studies being conducted for NASA's Atmosphere Observing System (AOS, formerly ACCP-Aerosols, Cloud, Convection and Precipitation) and the ESA/JAXA EarthCARE satellite programs.The primary scientific focus of these missions is to elucidate the multifaceted interactions between aerosols, clouds, convection and precipitation at the process level.Aerosols interact with radiation directly and indirectly via perturbations to macroand micro-physical properties of clouds.The resulting impacts on regional and global weather and climate can perturb radiative forcing induced by changing greenhouse gas concentrations, determine cloud feedback strengths, and their impacts on the dynamics and thermodynamics of the atmosphere.Observing how clouds and aerosols influence atmospheric radiative transfer, thermodynamics and the atmospheric circulation is a key element in understanding how Earth will respond to climate change with far reaching consequences for the hydrosphere, cryosphere and the hydrological cycle of the planet.In order to infer the vertical properties of aerosol, clouds, precipitation and their impact on the Earth's climate, multiple instruments are required to make simultaneous and synergistic

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0170,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,019

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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