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Enregistrement W6887938409 · doi:10.17882/55352

High angular and spectral directional reflectance dataset of snow and sea-ice

2015· dataset· en· W6887938409 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGhent University Academic Bibliography (Ghent University) · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceRadianceSnowMultispectral imageDownwellingZenithSolar zenith angleHyperspectral imagingSpectral signature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes the data published in Goyens et al. (2018, DOI:10.1002/2017EA000332). It provides the following parameters for the different ice, snow and ponded ice stations of the GreenEdge Ice Camp 2015: - the hyperspectral (400-1000 nm) Hemispherical Directional Reflectance Factor (HDRF, units: dimensionless) measured with Analytical Spectral Device, Inc. (ASD) over a full hemisphere with 30° angular resolution along zenith and azimuth, - the hyperangular (full hemisphere at 1° angular resolution) multispectral (438, 560 and 628 nm) upwelling irradiance (Lu, units: µW.cm^-2.sr^-1.nm^-1) measured with a circular fish‐eye radiance camera (CE600) (median Lu and coefficient of variation are provided, see Goyens et al. (2018, DOI:10.1002/2017EA000332 for more info about data processing) - the multispectral (at 406.42, 434.48, 442.33, 489.70, 508.43, 560.22 and 624.20 nm) downwelling irradiance (Ed, units: µW.cm^-2.nm^-1) measured with the OCR from Satlantic, - the hyperangular HDRF (units: dimensionless) estimated as PI times the ratio of Lu CE600 to Ed OCR at 438, 560 and 628 nm (median and coefficient of variation are provided, see Goyens et al. (2018, DOI:10.1002/2017EA000332 for data processing), and, - the columnar aerosol optical depth (AOD, units: dimensionless) at 440, 500, 675, 870 and 936 nm estimated from a Handheld 5-channel Sunphotometer Microtops II.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,020

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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