SWOT Level-3 Overview algorithms and examples
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Surface Water Ocean Topography (SWOT) mission was launched in December 2023.It is the result of cooperation between CNES, NASA and their partners from the Canadian and UK Space Agencies. SWOT carries a unique altimetric payload, including a Ku-band Jason-class nadir altimeter and a Ka-band SAR-interferometric (KaRIn) wide-swath altimeter providing 2 swaths 50-km wide. It offers new opportunity for the observation of the small mesoscale structures over the oceans, including near coast and high latitude areas. Thanks to these observation capabilities, SWOT could contribute to a better understanding of the physical processes at play at these scales, and to the applications that flow from them.Few months after its launch, Level-2 product of the KaRIn measurement were made available for the SWOT Science Team. These products however remain complex and oriented for the altimetry expert community, while many non-expert users may need the swath measurement for different applications. To answer these needs, a Level-3 product was developed in the context of the SWOT Science Team Project DESMOS. It is the result of different processing steps including the use of the state of the art of different geophysical corrections (e.g. Mean Sea Surface, ocean tide), aiming to improve the quality of the sea level measurement at small mesoscale; the multi-mission calibration, that makes the SWOT measurements consistent with other altimeters; the data selection, to identify invalid measurements; the sea surface height noise-mitigation, aiming reduce the noise level on SSHA and allowing the estimation of the geostrophic current and vorticity. We present here the SWOT KaRIn Level-3 product.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle