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Enregistrement W7161969471 · doi:10.82308/16735

Characterization of cloud and precipitation features over the eastern Canadian Artic as inferred from CloudSat and Aqua

2010· dissertation· en· W7161969471 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Laplante

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainPrecipitationGloomCeilometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude se concentre sur la caractérisation des nuages et de la précipitation au-dessus de la portion sud de l'île de Baffin ainsi que la région océanique adjacente durant la période du 1 octobre au 30 Novembre 2007. C'est durant cette même période qu'a eu lieu l'Étude des Tempêtes dans l'Arctique, une expérience de terrain à Iqaluit, Nunavut, Canada. Les données satellite obtenues de CloudSat et d'Aqua sont utilisées pour créer une climatologie d'une durée de deux mois et une analyse des caractéristiques des nuages et de la précipitation. De plus, deux événements de précipitations et les vestiges de l'ouragan Noël ont été étudiés en plus grand détails. Les résultats préliminaires indiquent que la plupart des orages au-dessus de cette région sont des systèmes profonds (le haut des nuages sont d'une élévation supérieurs à 7km) et sont composés d'une seule couche de nuages. Par contre, des systèmes à plusieurs couches de nuages (un maximum de quatre couches) peuvent parfois être observes. Les valeurs élevées de réflectivité radar au-dessus de la surface (bande brillantes et situation d'évaporation et de sublimation) et sur le côté du vent des chaînes montagneuses (précipitation orographique) sont aussi évidentes en présence d'importantes variations verticales et horizontales en réflectivité et en teneur d'eau.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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