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Enregistrement W7105855610 · doi:10.1175/jtech-d-25-0051.1

New research capabilities of a fully portable LMA designed for short-fuse targets

2025· article· W7105855610 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentStormLandfallLightning (connector)Lightning detectionVariety (cybernetics)Sampling (signal processing)Electrification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new, purely portable Lightning Mapping Array (LMA) has been assembled for deployments ranging in duration from days to months as needed to meet a variety of project goals and enable collaboration with larger, semi-nomadic field projects. The stations have been designed with only a few major components to assemble and check on for deployment, such that the largest restriction for the network deployment time is the time necessary for driving between locations. The array has enabled the sampling of lightning in a variety of storm modes and ground-truth measurements for testing changes to a permanent network. So far, it has been used for (1) a short-term array deployed at various pre-designated locations in the southeast United States with the Propagation, Evolution, and Rotation in Linear Storms (PERiLS) project, (2) a short-term array at locations determined by the forecasted landfall location of Hurricane Ian, (3) supplemental components of the existing Oklahoma LMA, and (4) a contribution for a larger LMA throughout a winter season during a winter season field campaign (Lake Effect Electrification (LEE) project). Station design and deployment procedures have been refined throughout these projects to enable smoother array deployments in the future. Network logistics and example applications are shown here.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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
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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