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Enregistrement W6949745805 · doi:10.5281/zenodo.16679608

Project HF-EOLUS. Task 2. Obtaining Radial Metrics from INTECMAR's VILA and PRIO Stations' Spectra.

2025· other· en· W6949745805 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésWorkflowTask (project management)RadarScalabilityProcess (computing)Component (thermodynamics)Tracking (education)Matching (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overview This repository is part of the HF-EOLUS project and constitutes the first step towards its Task 2: obtaining wind fields from oceanic HF-radar data. Task 2 aims to use, evaluate, and develop the extraction of wind data from HF-radar data. In the HF-EOLUS methodology, the first step in wind extraction is obtaining radial metrics from the spectra collected by HF-Radar stations. This repository applies a reproducible, containerized workflow to process high-frequency (HF) radar spectra from INTECMAR’s VILA and PRIO HF-Radar stations located on the Galician shelf (NW-Spain). The primary output is LLUV files containing radial metrics derived from CODAR SeaSonde spectral data. For more details, please visit the repository page on GitHub. The applied workflow features period-specific configurations, automatic manifest generation, and scalable AWS batch processing (Lambda & S3 Batch Operations) for each station, as detailed in [1]. The underlying analysis of the HF radar spectra is carried out by the SeaSondeR R package [2]. Finally, the processed LLUV datasets are publicly available on Zenodo (PRIO [3] VILA [4]). Warning: Running processes on AWS may incur costs. We do not take responsibility for any charges arising from the use of this software. Acknowledgements This work has been funded by the HF-EOLUS project (TED2021-129551B-I00), financed by MICIU/AEI /10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR - BDNS 598843 - Component 17 - Investment I3. Members of the Marine Research Centre (CIM) of the University of Vigo have participated in the development of this repository. Spectra from INTECMAR's VILA and PRIO HF-Radar stations, between 2011-08-04 and 2023-11-23 have been transferred free of charge by the Observatorio Costeiro da Xunta de Galicia ( ) for their use. This Observatory is not responsible for the use of these data nor is it linked to the conclusions drawn with them. The Costeiro da Xunta de Galicia Observatory is part of the RAIA Observatory ( ). We want to thank Dr. Pedro Montero from the INTECMAR for his help providing the spectra. Disclaimer This software is provided "as is", without warranty of any kind, express or implied, including but not limited to the warranties of merchantability, fitness for a particular purpose, and noninfringement. In no event shall the authors or copyright holders be liable for any claim, damages, or other liability, whether in an action of contract, tort, or otherwise, arising from, out of, or in connection with the software or the use or other dealings in the software. References Herrera Cortijo, J. L., Fernández-Baladrón, A., Rosón, G., Gil Coto, M., Dubert, J., & Varela Benvenuto, R. (2025). Complete Batch Processing of SeaSonde HF-Radar Spectra Files on AWS with SeaSondeR R Package (v1.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16453046 Herrera Cortijo, J. L., Fernández-Baladrón, A., Rosón, G., Gil Coto, M., Dubert, J., & Varela Benvenuto, R. (2025). SeaSondeR: Radial Metrics from SeaSonde HF-Radar Data (v0.2.9). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16455051 Herrera Cortijo, J. L., Fernández-Baladrón, A., Rosón, G., Gil Coto, M., Dubert, J., Montero, P., & Varela Benvenuto, R. (2025). PRIO LLUV Radial Metrics Dataset Computed Using SeaSondeR R Package [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16528653 Herrera Cortijo, J. L., Fernández-Baladrón, A., Rosón, G., Gil Coto, M., Dubert, J., Montero, P., & Varela Benvenuto, R. (2025). VILA LLUV Radial Metrics Dataset Computed Using SeaSondeR R Package [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16458694

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,096

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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