Remote Sensing of Ocean Color in the Arctic: Algorithm Development and Comparative Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The overall goal of this effort is to acquire a large bio-optical database, encompassing most environmental variability in the Arctic, to develop algorithms for phytoplankton biomass and production and other optically active constituents. A large suite of bio-optical and biogeochemical observations have been collected in a variety of high latitude ecosystems at different seasons. The Ocean Research Consortium of the Arctic (ORCA) is a collaborative effort between G.F. Cota of Old Dominion University (ODU), W.G. Harrison and T. Platt of the Bedford Institute of Oceanography (BIO), S. Sathyendranath of Dalhousie University and S. Saitoh of Hokkaido University. ORCA has now conducted 12 cruises and collected over 500 in-water optical profiles plus a variety of ancillary data. Observational suites typically include apparent optical properties (AOPs), inherent optical property (IOPs), and a variety of ancillary observations including sun photometry, biogeochemical profiles, and productivity measurements. All quality-assured data have been submitted to NASA's SeaWIFS Bio-Optical Archive and Storage System (SeaBASS) data archive. Our algorithm development efforts address most of the potential bio-optical data products for the Sea-Viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and GLI, and provides validation for a specific areas of concern, i.e., high latitudes and coastal waters.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle