High angular and spectral directional reflectance dataset of snow and sea-ice
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,069 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».