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Enregistrement W7105680142 · doi:10.24400/527896/a03-2025.4250

Validation of SWOT in the Yukon River Basin, Alaska

2025· article· W7105680142 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisElevation (ballistics)Ocean surface topographyScale (ratio)Hydrology (agriculture)Surface water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Validation of the newly launched Surface Water and Ocean Topography (SWOT) satellite mission is necessary to understand the precision and accuracy of SWOT water surface elevation, slope, and inundation extent measurements in global river, lake, and wetland environments. The upper Yukon and Porcupine river catchments, Alaska, were selected as a validation site due to a high diversity of river morphologies, sizes, and varying adjacent topography at a high latitude, resulting in more repeat SWOT overpasses during the 21-day orbit cycle. Seventy pressure transducers (PTs) were deployed from July through August 2024 in five distinct clusters of reaches, covering a heavily braided section of the Yukon adjacent to low topography, a single-channel section of the Yukon adjacent to high topography, the relatively steep and braided Chandalar River, and two confluences of small (~50m width) rivers with the Porcupine River. Initial results at the node scale suggest that there is ~15 cm difference in water surface elevation at the absolute 68% percentile between SWOT RiverSP and PT measurements. Approximately 30 GNSS long profiles of water surface elevation were collected coincident with SWOT overpasses, facilitating cross-swath evaluation of SWOT data quality and evaluation of reach and node scale products. Initial results at the node scale suggest that there is ~ 19 cm difference in water surface elevation at the absolute 68% percentile between SWOT RiverSP and GNSS measurements. Comparison of in-situ and SWOT water surface elevation and inundation extent data in the Yukon and Porcupine river catchments will help assess the accuracy of SWOT as a new tool for quantifying river slope and discharge. Additionally, two digital elevations models (DEMs) collected over river ice on the Tanana River in April and March, 2025 show ice surface elevation differences of ~ 25 cm at the absolute 68% percentile when compared against SWOT PIXC data aggregated to the node scale.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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