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Enregistrement W7027360904

Calculation of Faraday Rotation Angle from SMOS Radiometric Data

2022· dissertation· en· W7027360904 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUPCommons institutional repository (Universitat Politècnica de Catalunya) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFractal and DNA sequence analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVTECFaraday effectEarth's magnetic fieldBrightnessIonosphereSatelliteRotation (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Faraday Rotation (FR) consists of a rotation in the components of the electromagnetic field emitted by the Earth as it propagates through the ionosphere. It depends on the frequency, the geomagnetic field, and the Vertical Total Electron Content (VTEC) of the ionosphere. For the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission, which operates in the L-band, this effect is not negligible and must be compensated. This project is born from a methodology that consists of the estimation of the ionosphere VTEC of every SMOS overpass through an inversion procedure based on the measured FRA. However, there are some zones where the FRA and VTEC cannot be retrieved due to the presence of Radio Frequency Interferences (RFI) or in zones of dense forest or ice. In order to improve the maps of the recovered VTEC and FRA, these zones where they cannot be recovered have been analyzed. First, the brightness temperature (TB) maps have been reproduced and the FRA formula has been analyzed to observe in detail where the FRA cannot be recovered, focusing on Canada. It will be found that this happens because of an indetermination of the formula. Then, three approaches will be proposed, each one with a different methodology with the aim of improving the recovered VTEC maps. The VTEC cannot have negative values, but in the core methodology, some negative values appear which are then rejected when plotting them on the map, since they correspond to VTEC values that have not been correctly recovered. Therefore, the VTEC recovery maps will be improved by applying one of these approaches, although the statistic will worsen a bit. Finally, more suitable and optimal thresholds are going to be looked for in order to improve the statistics of the maps.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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