Spectral albedo measurements of the sea ice surface during the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) campaign in the Central Arctic Ocean, April – September 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains spectral albedo data recorded on the sea ice surface June-September, 2020, during the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition expedition in the Central Arctic Ocean. Measurements were made in three modes: (i) along ‘albedo lines’, between 60-200 meters (m) in length, with measurements every 5 meters, (ii) at specific ‘library sites,’ or (iii) ‘experiments’. Albedo lines were chosen with the aim of crossing representative surface conditions during the summer sea ice evolution, including snow-covered ridges, bare ice, and ponded ice. Included in the dataset are classification of the surface cover and depth for most measurements. Spectral albedo data was collected using an Analytical Spectral Devices (ASD) FieldSpec Pro spectroradio meter with a custom spectralon cosine collector. Incident and reflected values were recorded subsequently, with 10 scans averaged for each.Processing of the data includes calculating an albedo from the relative values of incident and reflected scans, and completing quality control to (i) correct for parabolic offset between sensors, (ii) add flag quantifying variability of incident light that may be used to filter scans, (iii) remove scans with physically unrealistic values or slopes, and (iv) remove and filter noisy parts of the spectrum. This dataset is collocated with the broadband albedo dataset (doi.org/10.18739/A2KK94D36) and albedo photo dataset (doi.org/10.18739/A2B27PS3N).
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.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle