Operational Use of RADARSAT SAR Data as Aid to Winter Navigation in the Baltic Sea
Bibliographic record
Abstract
Le Service des glaces de l'Institut finlandais de recherche marine a utilisé des données RADARSAT dans ses opérations de routine au cours de l'hiver 1997/98. Plus de cent scènes en faisceau étroit ScanSAR ont été acquises conjointement par les Services finlandais et suédois des glaces et des services de gestion opérationnelle de brises glaces. Les scènes ont été reçues par la Station satellitaire de Tromsø, en Norvège, et relayées au Service des glaces par transmission ftp dans un délai de deux heures. La première scène a été reçue le 8 février. Les scènes ont été corrigées et utilisées par le Service des glaces dans ses routines quotidiennes de même que pour le développement d'un algorithme de classification automatisé. Un certain nombre de scènes ont été compressées et transférées aux brises glaces et, à titre expérimental, à deux navires marchands en route pour Saint-Pétersbourg, en Russie. Les scènes ont été jugées très utiles à la fois par le Service des glaces et par les autres utilisateurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".