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Enregistrement W1996601688 · doi:10.1017/s037346330500322x

What is the accuracy of DGPS?

2005· article· en· W1996601688 sur OpenAlexfundno aff
Luís Sardinha Monteiro, Terry Moore, Chris Hill

Notice bibliographique

RevueJournal of Navigation · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésGeodesyRemote sensingSatelliteDifferential GPSComputer scienceEphemerisEpoch (astronomy)Global Positioning SystemTelecommunicationsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, a Reference Station calculates differential corrections which are valid for that exact location (zero baseline) at that particular epoch (age of corrections zero). However, DGPS users may be located as far as 200 nm away from the Reference Station and some of the errors compensated for by the Reference Station vary with space, namely satellite ephemeris, tropospheric and ionospheric errors. Therefore, the corrections calculated at the Reference Station suffer certain accuracy degradation as the separation distance increases, because of a decreasing relevance of the Reference Station data to the user. The error growth with increasing distance to the beacon is accentuated by the inability of Reference Station and user to see the same satellites, commonly termed the lack of intervisibility. The error growth with distance is the most important factor determining DGPS accuracy, but surprisingly very little has been done to assess it. US official documents and IALA state that the achievable accuracy degrades at an approximate rate of 1 m for each 150 km (80 nm) distance from the broadcast site, but this value is based on a theoretical prediction, made back in 1993. To estimate the error growth with real data, 6 DGPS receivers were placed along the Portuguese coastline at approximately 50 nm intervals from Sagres Broadcast Station, in a South – North direction. This paper describes the results of the trial.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations85
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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