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Enregistrement W7057886827

The new method Heliosat-4 for the assessment of surface solar radiation

2013· article· fr· W7057886827 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2013
Typearticle
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyranometerStatistical analysisAtmosphere (unit)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs méthodes existent pour évaluer de manière opérationnelle l'éclairement solaire au sol à partir d'images acquises par satellite. Durant sa thèse soutenue en 2009 à MINES ParisTech, Oumbe a conçu une nouvelle méthode, Heliosat-4, faisant appel à des modèles numériques du transfert radiatif et à des approximations d'exécution rapide. La présente thèse vise à consolider ces résultats et à effectuer la validation complète de la méthode Heliosat-4. Elle s'inscrit dans une collaboration scientifique internationale dans les projets européens MACC (Monitoring Atmosphere Composition and Climate) et MACC-II.Oumbe a proposé une approximation de l'équation de transfert radiatif s'écrivant alors comme un produit de l'éclairement par ciel clair par un terme d'extinction dû aux nuages. Nous avons établi que les erreurs liées à cette approximation sont très faibles dans les conditions usuelles et qu'elle peut donc être utilisée dans Heliosat-4, ce qui en facilitera l'implémentation informatique ainsi que son fonctionnement opérationnelle.La méthode Heliosat-4 est donc ainsi composé de deux modèles composés d'abaques : McClear pour l'éclairement par ciel clair et McCloud pour l'extinction cet éclairement due aux nuages. A l'aide de mesures in-situ d'éclairements direct et diffus de référence, nous avons analysé finement les performances de Heliosat-4 selon différentes conditions. La qualité de la première version pré-opérationnelle de Heliosat-4 est jugée satisfaisante car elle permet des estimations d'éclairement global avec une précision de l'ordre de celles des méthodes existantes mais des estimations des composantes directe et diffuse sensiblement de meilleure qualité.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,327 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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