Comment on egusphere-2024-1651
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Measurements made by three instruments aboard the EarthCARE satellite, plus data from auxiliary sources, will be used to synergistically retrieve estimates of cloud and aerosol properties. The ACMB-DF processor consists of a continuous radiative closure assessment of these retrievals and is both described and demonstrated in this study. The closure procedure begins with 3D radiative transfer models (RTMs) acting on retrieved and auxiliary data. These models yield upwelling shortwave and longwave broadband radiances commensurate with measurements made by EarthCARE’s multi-angle broadband radiometer (BBR). Measured and modelled radiances are averaged up to “assessment domains”, that measure ~21 km along-track by no more than 5 km across-track, centred on the retrieved cross-section of ~1 km profiles, and are then combined, by angular distributions models (ADMs), to produce “effective” upwelling fluxes at the top-of-atmosphere, denoted as FBBR and FRTM, respectively. Last, the probability 𝑝ΔF^ of |FRTM – FBBR| being less than ΔF^ W m-2 is estimated recognizing as many sources of, assumed normally distributed, uncertainties as possible. For historical/programmatic reasons, ΔF^ is set to 10 W m-2, but that might change during EarthCARE’s commissioning phase and with Sun angle. The closure process is demonstrated up to calculation of 𝑝ΔF^ using four 400 km-long portions of one of EarthCARE’s test frames for which simulated passive measurements were computed by 3D RTMs. Note that this study, like the ACMB-DF process with real EarthCARE observations, does not comment explicitly on performance of retrieval algorithms.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,391 | 0,297 |
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 ».