Characterization of cloud and precipitation features over the eastern Canadian Artic as inferred from CloudSat and Aqua
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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".