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Enregistrement W6998518618

Application d'une méthode utilisant un radar millimétrique pour récupérer les paramètres microphysiques des nuages de glace en arctique

2021· other· fr· W6998518618 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadar systemsRadarPrunus cerasusLidar
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce travail a pour objectif de tester une méthode de récupération des propriétés microphysiques des nuages de glace en arctique, à l’aide d’un radar millimétrique(MMCR). Nous voulons notamment pouvoir distinguer les TIC1 (Thin Ice Cloud de type 1) des TIC2. Il est supposé que ces derniers sont plus aptes à précipiter et favorisent donc la déshydratation de la troposphère arctique au cours d’un processus nommé « rétroaction déshydratation - effet de serre » (RDES) (Blanchet et Girard, 1994). La présence d’un MMCR et d’un lidar arctique à haute résolution spectrale (AHSRL) à la station Eureka, Nunavut, jusqu’en 2011, permettait l’utilisation d’une méthode de récupération exploitant une synergie des deux instruments. Le retrait du lidar en 2011 a cependant conduit à près de 10 ans de données radar inexploitées. La méthode radar est comparée à la méthode radar-lidar lors d’une période d’activité des deux instruments, de 2006 à 2009, dans le but d’en fixer les limites. Elle utilise la réflectivité et la composante Doppler du radar pour calculer la vitesse de chute des cristaux. Leur taille ainsi que le contenu en glace du nuage peuvent ensuite être retrouvés au moyen de lois empiriques et statistiques. Les résultats montrent que la méthode radar rencontre des difficultés lorsque la vitesse Doppler est faible ou qu’elle a une forte variabilité. Ceci résulte de la difficulté de dissocier cette variable en ses deux composantes : la vitesse terminale de chute des particules et le mouvement vertical de l’air. Néanmoins, l’analyse des propriétés microphysiques d’un TIC1 et d’un TIC2 montre que la méthode peut distinguer les deux types de nuage. Son application à la totalité des données récoltées au cours des hivers de 2006 à 2009 nous a permis de fixer des seuils précis pour chacune des variables du radar, au delà desquels elle ne devrait pas être utilisée. Après l’application des limites, la quantité de diamètres retrouvés dépassant l’incertitude de la méthode (40%), initialement de 30-40%, est réduite à 20-30%. L’amélioration de la méthode radar, ainsi que sa capacité à distinguer les TIC1 et les TIC2 ouvre la voie à de futurs travaux pour étudier ces nuages. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Eureka, radar millimétrique, RDES, nuages optiquement fins, synergie, lidar arctique à haute résolution spectrale

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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