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Enregistrement W4386167760 · doi:10.5194/amt-2023-86-ac2

Reply on RC2

2023· peer-review· en· W4386167760 sur OpenAlexfundno aff
Michael Kiefer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyEuropean Space Agency
Mots-clésHygrometerSatelliteEnvironmental scienceAltitude (triangle)Water vaporMeteorologyRemote sensingTropopauseAtmospheric sciencesStratosphereGeographyMathematicsGeologyHumidityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Satellite data records of stratospheric water vapour have been compared to balloon-borne frost point hygrometer (FP) profiles that are coincident in space and time. The satellite data records of 15 different instruments cover water vapour data available from January 2000 through December 2016. The hygrometer data are from 27 stations all over the world in the same period. For the comparison, real or constructed averaging kernels have been applied to the hygrometer profiles to adjust them to the measurement characteristics of the satellite instruments. For bias evaluation, we have compared satellite profiles averaged over the available temporal coverage to the means of coincident FP profiles for individual stations. For drift determinations, we analyzed timeseries of relative differences between spatiotemporally coincident satellite and hygrometer profiles at individual stations. In a synopsis we have also calculated the mean biases and drifts (and their respective uncertainties) for each satellite record over all applicable hygrometer stations in three altitude ranges (10–30 hPa, 30–100 hPa, and 100 hPa to tropopause). Most of the satellite data have biases < 10 % and average drifts < 1 % yr−1 in at least one of the respective altitude ranges. Virtually all biases are significant in the sense that their uncertainty range in terms of twice the standard error of the mean does not include zero. Statistically significant drifts (95 % confidence) are detected for 35 % of the ~1200 timeseries of relative differences between satellites and hygrometers.

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)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0290,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,123

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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