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Enregistrement W1985152534 · doi:10.2478/v10156-011-0033-8

An evaluation of recent GOCE geopotential models in Brazil

2012· article· en· W1985152534 sur OpenAlexaff
Gabriel do Nascimento Guimarães, Ana Cristina Oliveira Cancoro de Matos, Denizar Blitzkow

Notice bibliographique

RevueJournal of Geodetic Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésGeoidGeopotentialGeodesyGravitational fieldResidualGeologyGlobal Positioning SystemSatelliteTerrainRemote sensingGeographyGeophysicsMathematicsAlgorithmComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An evaluation of recent GOCE geopotential models in Brazil Several global geopotential models based on Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) data have been published in the last two years. Some of these models use combinations of different satellite missions, while others use only GOCE data. This paper presents the evaluation and analysis of each approach using GOCE data in the Southeast of Brazil. Two assessments have been made. We compared the geoid heights derived from GOCE-based models with the geoidal heights from 176 GPS stations on leveling benchmarks. The findings show an improvement in GOCE-based models TIM_R3 (0.40 m) and DIR_R3 (0.39 m) for degree and order 210 in relation to EGM2008 (0.44 m) in terms of RMS. For the other models the results did not exceed 0.44 m. The second evaluation reports the comparison in terms of gravity disturbances between terrestrial gravity data and the models. The results, in terms of RMS and up to degree and order 210, indicate slightly low GOCO 02S values (10.34 mGal), TIM_R2 (10.37 mGal) and TIM_R3 (10.47 mGal) compared to EGM2008 (10.66 mGal). We also applied the residual terrain model and, as a result, the RMS errors were reduced by ~35% (~6.0 mGal) in the entire area and by ~45% in the mountain region.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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