Méthode avancée de caractérisation des aérosols par sondage lidar et photométrie solaire
Bibliographic record
Abstract
Les recherches que nous présentons ont principalement deux objectifs. D’une part la caractérisation des aérosols à l'aide du lidar Mie-Raman LILAS et d’autre part la restitution des propriétés aérosols par l’inversion simultanée des mesures Lidar et photométriques à l’aide l’algorithme GARRLIC/GRASP. Les données analysées proviennent des super-sites d’observations de Lille et M'Bour Les mesures de M'Bour ont été acquises pendant SHADOW-2. L’étude porte, tout d’abord, sur les poussières sahariennes caractérisées prés des sources (Sénégal), puis les aérosols sahariens transportés à longue distance, les particules de fumée issues des feux de forêt canadiens, leur mélange caractérisés depuis le site de Lille. Dans la seconde partie de notre travail, nous nous sommes focalisés sur l’algorithme GARRLIC/GARSP. En particulier, nous avons étudié l’apport de la dépolarisation lidar sur la restitution des propriétés caractéristiques des aérosols restituées. La comparaison montre une très bonne cohérence avec les résultats de méthodes indépendantes, sauf sur la dépolarisation (biais de l’ordre de 10%). Ces cas d’étude ont également permis de mesurer les profils d’absorption des aérosols. Nos résultats démontrent la pertinence des données du lidar et du photomètre sur les sites remarquables de Lille et M’Bour, et de leur interprétation à l’aide d’algorithmes tels que GARRLIC/GRASP pour la caractérisation fine des aérosols pour évaluer leur impact radiatif et pour l’évaluation, depuis le sol, des futures missions de l’Agence Spatiale Européenne.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.004 |
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".