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Enregistrement W4392760660 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13604

Radiative closure assessment using A-Train satellite data for the EarthCARE mission

2024· preprint· en· W4392760660 sur OpenAlexaff
Zhipeng Qu, Jason N. S. Cole, Howard W. Barker, Meriem Kacimi, Shannon Mason, Robin J. Hogan, Ben Courtier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSatelliteClosure (psychology)Remote sensingRadiative transferEnvironmental scienceMeteorologyComputer scienceAerospace engineeringGeographyEngineeringPolitical sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The EarthCARE mission will perform continuous radiative closure assessment utilizing both 1D and 3D broadband (BB) radiative transfer (RT) models. The radiance and flux calculations from these models will be compared to observations obtained through EarthCARE's Broadband Radiometer (BBR). The inputs for the RT models will be derived from synergistic retrievals of cloud and aerosol properties, facilitated by the Clouds, Aerosol and Precipitation from Multiple Instruments using a Variational Technique (CAPTIVATE) algorithm. In preparation for the EarthCARE launch, this study involves the application of CAPTIVATE to A-Train data, with the resultant cloud, aerosol, and precipitation properties serving as inputs for the RT models. The outcomes of these models will be utilized in a radiative closure assessment, incorporating measurements from the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES). The analyses center on discerning differences between 1D and 3D RT calculations, as well as differences between RT calculations and measurements obtained from the CERES.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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