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Enregistrement W7105689767 · doi:10.24400/527896/a03-2025.4134

iSWOT: Project Updates and Initial Results on Cryosphere Monitoring

2025· article· W7105689767 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaInstitut National de la Recherche ScientifiqueEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisCryosphereSea iceSynthetic aperture radarEarth observationRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring sea ice is critical for advancing our understanding of climate change, maintaining polar ecosystems, and ensuring safe navigation in the Arctic and Antarctic regions. The SWOT (Surface Water and Ocean Topography) satellite mission aims to provide high-precision measurements of the Earth's water bodies, including oceans, lakes, and rivers. SWOT uses radar interferometry to accurately measure water surface elevation, which helps in understanding and monitoring changes in water levels, currents, and other hydrological dynamics on a global scale. Early findings from the SWOT mission indicate the prospect of new discoveries, extending beyond its main goals in oceanography and hydrology to encompass emerging applications such as cryosphere. This is particularly significant due to SWOT’s wide-swath radar altimeter, which offers unparalleled high-resolution two-dimensional maps of surface elevation. The iSWOT project (ice-SWOT: Unlocking Impacts and Opportunities) is one of the initiatives selected under the new International SWOT Science Team. Its primary objective is to explore innovative cryosphere applications by leveraging the high-resolution data products of the SWOT mission to enhance ice monitoring and characterization in the Canadian Arctic. The project also incorporates Synthetic Aperture Radar (SAR) data from the Canadian RADARSAT Constellation Mission (RCM) to support multi-sensor analysis and validation efforts. This presentation provides first results and key insights from the analysis of SWOT data over sea ice in several experimental sites in Canada. We present results from field measurements in Nain over landfast sea ice. Field measurements include the ice temperature profile and thickness. We also include comparison analysis of sea ice types with RCM imagery over the Canadian Arctic and Beaufort Sea. We also provide preliminary results demonstrating the potential of SWOT for monitoring lake ice and detecting open water in Lake Athabasca, supported by comparisons with RADARSAT Constellation Mission (RCM) and Sentinel-2 imagery. The expedition will take place in the Labrador Sea during the winter, and in the Parry Channel as well as the surrounding channels, sounds, and straits near Prince of Wales Island—including Barrow Strait—during the summer.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,280 · 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'admission2
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