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Enregistrement W4391403748 · doi:10.5194/egusphere-2023-3023-rc1

Comment on egusphere-2023-3023

2024· peer-review· en· W4391403748 sur OpenAlex
Gabriel Harris Myers, Nan Chen, Matteo Ottaviani

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of STEM EngagementNuclear Safety and Security CommissionYork UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> This study presents a detailed theoretical assessment of the information content of polarimetric observations over snow scenes, using a global sensitivity analysis (GSA) method. Conventional sensitivity studies focus on varying a single parameter while keeping all other parameters fixed. In contrast, the GSA correctly addresses parameter covariance across the entire parameter space. The forward simulations exploit a vector radiative transfer model to obtain the Stokes vector emerging at the top of the atmosphere for different solar zenith angles, when the bottom boundary consists of a vertically resolved snowpack of non-spherical grains. The presence of light-absorbing impurities (LAIs), either embedded in the snow or aloft in the atmosphere above in the form of aerosols, is also considered. The results are presented for a set of wavelengths spanning the visible (VIS), near-infrared (NIR) and short-wave infrared (SWIR) region of the spectrum. The GSA correctly captures the expected, high sensitivity of the reflectance to LAIs in the VIS-NIR, and to grain size at different depths in the snowpack in the NIR-SWIR. When present in the snow or in the atmosphere, LAIs introduce correlated information on grain size in the VIS. Such sensitivity can be disentangled by including multi-spectral and multi-angle polarimetric measurements, leading to a better estimate of grain shape and ice crystal roughness, and in turn of the asymmetry parameter which is critical for the determination of albedo. Polarimetry in the SWIR also contains information on aerosol optical thickness while remaining essentially unaffected when the same impurities are embedded in the snow, so that it can effectively partition LAIs between the atmosphere and the surface (a notorious challenge for snow remote sensing based on measurements of total reflectance only) as prospected in a precursor study. The GSA results were used to select state parameters in retrievals performed on data simulated for plausible polar conditions and for multiple instrument configurations. Mono-angle measurements of total reflectance in the VIS-SWIR (akin to MODIS) resolve grain size in the top layer of the snowpack sufficiently well. The addition of multi-angle polarimetric observations in the VIS-NIR provides information on grain shape and microscale roughness, significantly decreasing the uncertainty in the derived impurity concentration and aerosol optical depth. The results encourage the development of new remote sensing algorithms that fully leverage multi-angle and polarimetric capabilities of modern remote sensors, like those onboard the upcoming PACE and 3MI spaceborne missions. The better characterization of surface and atmospheric parameters in snow-covered regions of the cryosphere ultimately benefits albedo estimates in climate models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3220,064

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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