A Case Study of International Collaboration Space Missions for Combating Global Climate Change: Strategic and Technical Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Earth’s climate is warming at an unprecedented rate and the overwhelming evidence from scientific consensus is due to human activity based on fossil fuels. Climate mitigation is a Global Public Goods (GPG) that requires collective action for planet’s sustainability for human progress. Monitoring and accurate measurement of Essential Climate Variables (ECV), the physical, chemical, or biological variables or a group of linked variables that critically contributes to the characterization of Earth’ s climate is essential for climate change mitigation. The Global Climate Observing System (GCOS), established in 1992 with co-sponsorship from the United Nations Environment Programme (UNEP) and the World Meteorological Organization (WMO), regularly assesses the status of global climate observations and its expert panels maintain the definitions of Essential Climate Variables (ECVs). Earth observation satellites provide a vital means of obtaining observations of the Earth system from a global perspective and comparing the behavior of different parts of the globe for about sixty percent of the current set of fifty-four Essential Climate Variables. This paper presents case studies of five space missions that illustrate the critical role space-based Earth Observation (EO) plays through international collaboration in achieving the goals of global climate change mitigation, adaptation, and sustainability. The case studies explore the strategic and technical perspectives of the following space missions: 1) Copernicus Climate Change Services, (C3S), an European Union (EU) Program managed by the European Commission and implemented in partnership with the European Space Agency (ESA) 2) NISAR [NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar] Mission, a collaborative Earth Observation (EO) space program between the national space agencies of the United States and India 3) TRISHNA, for Thermal infraRed Imaging Satellite for High-resolution Natural resources Assessment, is a bilateral collaborative program between the space agencies of France (CNES) and India (ISRO) 4) Jason-CS/ Sentinel-6 Mission that consists of two identical satellites to measure the height of the oceans, a key component of climate change studies is an international collaborative effort between ESA and NASA and 5) SWOT is a Surface Water and Ocean Topography Mission between NASA and CNES with contributions from the Canadian Space Agency (CSA) and the UK Space Agency (UKSA) to measure how water bodies on Earth change over time.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».