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Enregistrement W4366606027 · doi:10.1002/9781119828242.ch9

Radiometric and Scattering Observations from Sea Ice, Water, and Snow

2023· other· en· W4366606027 sur OpenAlexaff
Mohammed Shokr, Nirmal K. Sinha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceRemote sensingSea ice concentrationSnowSea ice thicknessSynthetic aperture radarEmissivityRadiometric datingGeologyEnvironmental scienceRadarRadiative transferMicrowaveMeteorologyCryosphereClimatologyOpticsGeographyPhysicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Typical radiative and scattering observations from sea ice, snow, and sea water are needed in many uses in the realm of remote sensing of sea ice. This chapter includes collections of radiometric and scattering data, or derived parameters, from different ice types, snow, and open water under different meteorological and surface conditions. They include direct observations obtained from satellite sensors, airborne sensors, and ground measurements from field experiments or laboratory studies of sea ice. The chapter provides physical explanation to clarify differences of certain parameters (e.g., albedo) between certain surfaces (e.g., ice and water). It presents five sets of parameters which include optical, passive microwave, and radar backscatter observations as well as emissivity in microwave bands, and microwave penetration depth. The advantages of dual polarization synthetic aperture radar data over the single polarization data have been demonstrated in several studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission1
Résumé présentoui

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