Preliminary on-ice remote sensing measurements during the MOSAiC expedition
Notice bibliographique
Résumé
Several different remote sensing instruments were deployed on the sea ice floe next to RV Polarstern during the MOSAiC expedition (mosaic-expedition.org). Here, preliminary data from nine instruments for two observation periods (Nov 2019 and Sep 2020) is provided. Initial calibration was performed but data might change for the final datasets. Outliers were filtered and some time series smoothed. Data from Figure 10 in Nicolaus et al. (2021), "Overview of the MOSAiC expedition – Snow and Sea Ice", Elementa: Results from co-located active and passive remote sensing instruments (Table 2) looking at similar ice and snow conditions (Figure S4). (left) Measurements during a warming and storm event in November 2019 and (right) during a melting event in September 2020. (A) Air temperature and wind speed from the Polarstern weather station and snow surface temperature from the IR camera at the Remote Sensing Site (dashed blue line shows time periods with potential icing on the lens). (B) Radar backscatter at VV polarization from 2145 microwave scatterometers L-SCAT at 1.3 GHz and Ku/Ka-radar at 15 and 35 GHz (note the different y-scales). (C) Brightness temperature at V polarization from microwave radiometers: ELBARA at 1.4 GHz, ARIEL at 1.4 GHz looking at thin ice on a lead, HUTRAD at 7 and 11 GHz, SSMI at 19, 37, 89 GHz (not all available data shown). (D) Reflected GNSS data, i.e., reflectivity at the Remote Sensing Site (blue) and for sea ice next to Polarstern (red). In the plot titles the used incidence angle range is given. Vertical dashed lines mark the start of warming and/or storm events. (E) Exemple photographs of the remote sensing site during winter and summer.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».