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Record W7162033555 · doi:10.82308/18996

The quest for accurate three-dimensional water vapour and temperature fields: a theoretical examination of the capabilities of a mesoscale microwave radiometer

2013· dissertation· en· W7162033555 on OpenAlexaboutno aff
David; id_orcid 0000-0003-2567-8187 Themens

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMeteorological Phenomena and Simulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMesoscale meteorologyMicrowave radiometer

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'initialisation de la vapeur d'eau et de la température est, depuis longtemps, un sujet de préoccupation pour les prévisions météorologiques à la méso-échelle, où de petites erreurs dans ces champs produisent souvent des erreurs significatives dans le modèle concernant la caractérisation des processus à la méso-échelle, telles que l'initiation de la convection. Afin de répondre à cette question, un radiomètre micro-ondes à « méso-échelle » a été conçu et construit à l'Université McGill dans le but exclusif de fournir avec précision, ou au moins de contraindre, les champs de vapeur d'eau en trois dimensions. Une évaluation de la capacité d'un radiomètre micro-ondes pour recouvrer la vapeur d'eau et température sur un vaste domaine (250x250x10km) en deux et trois dimensions est présentée. Le contenu de l'information d'un radiomètre micro-ondes à balayage en élévation et en azimut est évalué dans un cadre de régression statistique. Il est démontré qu'un balayage radiomètre micro-ondes est, en effet, capable de fournir jusqu'à 3.9 contraintes sur la vapeur d'eau à proximité de l'instrument diminuant à environ 0.5 contraint à des distances de ~150km , tandis que les informations de température est en grande partie limitée à entre 1.2 et 0.3 contraintes dans les régions plus proche que 50 km. La quantité d'information inhérente au système est également évaluée; on y constate que, dans le but de contraindre la vapeur d'eau avec un précision de 0.5g/kg pour une section 2D à travers l'atmosphère, nous avons besoin de 63.2 contraintes indépendantes en juillet et seulement 3.2 en janvier, distribuées principalement entre 500 et 4000m d'altitude.Basé sur ces résultats, nous proposons d'éventuelles modifications du système radiomètre pour faciliter sa capacité à fournir des informations précises sur la vapeur d'eau à des résolutions méso-échelle dans un domaine tridimensionnel.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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