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Enregistrement W4328089137 · doi:10.5194/amt-2022-300-ac2

Reply on RC2

2023· peer-review· en· W4328089137 sur OpenAlexaffabout
Zhipeng Qu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésRemote sensingRadiative transferMeteorologyClimate modelAtmosphere (unit)Environmental scienceAtmospheric radiative transfer codesNumerical weather predictionSatelliteAtmospheric modelGeologyGeographyClimate changeAerospace engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Earth Cloud, Aerosol and Radiation Explorer (EarthCARE) satellite consists of active and passive sensors whose observations will be acted on by an array of retrieval algorithms. Earth-CARE’s retrieval algorithms have undergone pre-launch verifications within a virtual observing system that consists of 3D atmosphere-surface data produced by the Global Environmental Multi-scale (GEM) NWP model, and instrument simulators that when applied to NWP data yield syn-thetic observations for EarthCARE’s four sensors. Retrieval algorithms operate on the synthetic observations and their estimates go into radiative transfer models that produce top-of-atmosphere solar and thermal broadband radiative quantities, which are compared to synthetic broadband measurements thus mimicking EarthCARE’s radiative closure assessment. Three high-resolution test frames were simulated; each measures ~6,200 km along-track by 200 km across-track. Hori-zontal grid-spacing is 250 m and there are 57 atmospheric layers up to 10 mb. The frames span wide ranges of conditions and extend over: i) Greenland to The Caribbean crossing a cold front off Nova Scotia; ii) Nunavut to Baja California crossing over Colorado’s Rooky Mountains; and iii) central equatorial Pacific Ocean that includes a mesoscale convective system. This report discusses how the test frames were produced and presents their key geophysical features. All data are publicly available and, owing to their high-resolution, could be used to simulate observations for other measurement systems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0230,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1470,113

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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