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HF RADAR - French Riviera (Mediterranean Institute of Oceanography) - daily surface currents filled with DINEOF

2017· dataset· en· W6890354341 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEntrepôt pour orphelin · 2017
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelBistatic radarRadarRadial velocityGridRegular gridImage resolutionRadar imagingOutlier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daily High Frequency Radar (HFR) surface current data (radial velocity files and total velocity file) from 2 different stations located on the French Mediterranean coast (Toulon), spanning from January 2012 to December 2019. The radial datasets have been processed to remove outliers. Then, the gaps in the data have been filled using the DINEOF algorithm. The total velocity is then reconstructed from the filled radial velocity files, and projected onto a cartesian grid of 1km x 1km. The HFR data comes from two systems, one monostatic radar PEY (located at Fort Peyras, La Seyne sur mer), and one bistatic POB (emitter located at Cap Bénat - Bormes les Mimosas, and transmitter on Porquerolles Island). The HFR data is initially hourly sampled. To remove the outliers of the data, for each timestep, a Probability Density Function (PDF) is computed on the spatial gradient of each radial map. Pixels with a spatial gradient with a probability under 3% are removed. Additionnally, for each pixel, a PDF is computed on the temporal gradient of its whole timeseries. Timesteps with a temporal gradient that have a probability under 1% are then removed. Then we proceed to a preliminary temporal and spatial hole filling of the missing data. For the timeseries of each pixel, timesteps that are surrounded by valid values within 3 hours (i.e. 3 timesteps) are filled by a weighted linear interpolation. For each timestep, pixels of the map surrounded by values within 1 grid point are filled in the same way. The radial data is then daily averaged. The DINEOF algorithm (http://modb.oce.ulg.ac.be/mediawiki/index.php/DINEOF) is run in a multivariate way (2 radial velocity files) using 50 EOF modes for the reconstruction. At some timesteps (shown by the flag variable of the file), the filling has not been possible, and the missing maps have been replaced by the temporal average radial map. The filled radial velocities are then locally interpolated onto a cartesian grid of 1km spatial resolution using a Weighted Least Square method. HF radar sites : - Peyras : 43°03'47.4"N, 5°51'40.3"E - Porquerolles (transmitter only): 42°58'59.0"N, 6°12'15.3"E - Bénat (receiver only): 43°05'31.5"N, 6°21'26.5"E EUROPEAN DIRECTORY OF MARINE ENVIRONMENTAL RESEARCH PROJECTS (EDMERP) : - SICOMAR PLUS(12402), IMPACT(12271), MOOSE(11574), and JERICHO NEXT(12227) EQUIPEMENTS: - High Frequency Surface Wave radar WERA from HELZEL MESSTECHNIK PARAMETERS: - sea surface current

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)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,009

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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