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Enregistrement W4416772891 · doi:10.1016/j.apor.2025.104867

Real-time open ocean wind waves from navigation radars for a truly global wind wave operational observing system

2025· article· en· W4416772891 sur OpenAlexfundno aff
Elizaveta Ezhova, Natalia Tilinina, Sergey Gulev, Vitali Sharmar, Alexander Gavrikov, Б. А. Трофимов, Sergey Bargman, K. P. Koltermann, Vika Grigorieva, Alexander Suslov

Notice bibliographique

RevueApplied Ocean Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationRussian Science FoundationMinistry of Education and Science of the Russian FederationAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésWind waveSatelliteRadarWave radarRange (aeronautics)ArcticWind wave modelWind speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global information about ocean wind waves is crucial for understanding their role in the climate system, validating model outputs, and assessing risks for shipping and marine structures. Recent advances in marine radar technologies have enabled accurate, high-resolution measurements of surface wind waves and their spectral characteristics. Making these measurements available in real-time opens a wide new range of products for many user communities. Here we introduce SeaVision, a ship-based monitoring system that, once integrated into a standard shipborne X-band radar, considerably improves real-time observational networks along major shipping routes. SeaVision automatically measures significant wave height, peak period and directional wave spectra at temporal resolutions down to seconds. First developed for research purposes in 2020, SeaVision passed an extensive period of validation using Spotter wave buoys and satellite data. Validation onboard research vessels was conducted for a wide range of latitudes, from the Arctic to Antarctica. SeaVision is fully operational, cost-effective, and capable of transmitting wave parameters continuously via satellite. Further developments of SeaVision allow for retrieving near surface wind speed, surface currents and ice parameters with the same resolution. Extensive installations of SeaVision (as well as similar systems) onboard commercial and research vessels allow for establishing a near-global observational network (as a part of GCOS and GOOS) largely exceeding capabilities of the present VOS network which over the last few decades are experiencing a dramatic decline and is also regionally complementing satellite missions. SeaVision will enhance coverage of the so far inadequately sampled global oceans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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