The polar mesospheric cloud dataset of the Balloon Lidar Experiment (BOLIDE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Balloon Lidar Experiment (BOLIDE) observed polar mesospheric clouds (PMCs) along the Arctic circle between Sweden and Canada during the balloon flight of PMC Turbo in July 2018. The purpose of the mission was to study small-scale dynamical processes induced by the breaking of atmospheric gravity waves by high-resolution imaging and profiling of the PMC layer. The primary parameter of the lidar soundings is the time- and range-resolved volume backscatter coefficient β. These data are available at high resolutions of 20 m and 10 s (Kaifler, 2021, https://doi.org/10.5281/zenodo.5722385). This document describes how we calculate β from the BOLIDE photon count data and balloon floating altitude. We compile information relevant for the scientific exploration of this dataset, including statistics, mean values, and temporal evolution of parameters like PMC brightness, altitude, and occurrence rate. Special emphasis is given to the stability of the gondola pointing and the effect of resolution on the signal-to-noise ratio and thus the detection threshold of PMC. PMC layers were detected during 49.7 h in total, accounting for 36.8 % of the 5.7 d flight duration and a total of 178 924 PMC profiles at 10 s resolution. Up to the present, published results from subsets of this dataset include the evolution of small-scale vortex rings, distinct Kelvin–Helmholtz instabilities, and mesospheric bores. The lidar soundings reveal a wide range of responses of the PMC layer to larger-scale gravity waves and breaking gravity waves, including the accompanying instabilities, that await scientific analysis.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».