The State of Earth Observing System Today: Updates Compiled from Recent EUMETSAT Meteorological Satellite Conferences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents highlights from the 2021 and 2022 EUMETSAT conferences, drawn from their presentations, posters, and panel discussions and placed into the wider context of the global Earth Observing (EO) system. These highlights collectively reveal much about the current state of knowledge about the EO system, its potential future evolutions, and how that system can be used to produce useful products and services. European, American, and Asian space agencies presented their visions for the next generation of operational satellite programs and demonstrated how these will continue to improve environmental forecasting and monitoring products. User communities presented updates on the use of satellite data, including climate records, novel precipitation retrievals, drought monitoring, weather forecasting, and retrievals of a broadening range of trace gases. On the technology side, discussion on the impact of artificial intelligence (AI) on Earth observation was a major theme, particularly for weather forecasting, data assimilation, or other environmental predictions. Cloud computing was another topic due to its potential to streamline the workflow of EO scientists, enhancing collaborations and unlocking access to previously unavailable data or computing resources. Finally, discussion on the miniaturization of observational instruments was another major theme of both conferences, highlighting both the possibility of novel or enhanced observations and the emerging economic case for commercial entities to operate fleets of meteorological satellites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».