Highly compact laser spectrometry for balloon measurement of CH4, CO2 in the troposphere and stratosphere.
Notice bibliographique
Résumé
Au départ, j’ai développé un code d’inversion en se basant sur l’exemple donné au laboratoire. Ensuite, j’ai eu l’opportunité de l’appliquer en participant à la campagne de mesure in situ StratoScience 2015 au Canada. Durant cette campagne, on a aussi réalisé quelques comparaisons de l’Amulse avec d’autres instruments de mesure de CH4 et CO2 (PicoSDLA, Picarro, AirCore). Ce fut une expérience très enrichissante ainsi qu’un premier test pour l’Amulse. A partir des résultats de ce premier vol, on constate qu’il y a encore des améliorations à apporter, que ce soit au niveau instrumental qu’au niveau d’inversion. Sur le plan instrumental, on fait quelques interventions au niveau de l’intelligence de l’instrument (acquisition et stockage) et son optique, d’une part, d’autre part le code d’inversion a besoin de certaines modifications qui englobent la ligne de base et la détermination de la raie spectrale. Pour ce fait, j’essaye d’appliquer plusieurs méthodes pour obtenir un bon fit et par conséquent une bonne concentration. Concernant les travaux en cours, j’essaye toujours d’améliorer mon code d’inversion pour avoir un meilleur profil vertical, qui va être utilisé par la suite dans ma publication sur la mesure du méthane. Dans le cadre de la rédaction de la publication, j’ai fait une première calibration au laboratoire du senseur laser Amulse CH4 en attendant la deuxième. En outre, je développe un autre code d’inversion pour le projet Strateole 2 qui va durer 2 mois. J’interviens aussi au niveau de l’inversion des données de la calibration du nouveau senseur laser bi gaz APOGEE (CH4 et CO2), qui est prévue pour le mois de juin à Toulouse. Dernièrement, j’ai participé au congrès EGU à Vienne et dans un avenir proche, je vais participer à la campagne de Kiruna avec PicoSDLA, Amulse et APOGEE.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».