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Enregistrement W2124562830 · doi:10.1190/1.2969664

Comparison of AIRGrav and GT-1A airborne gravimeters for research applications

2008· article· en· W2124562830 sur OpenAlexaboutno aff
M. Studinger, Robin E. Bell, Nick Frearson

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEurostarsLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityNational Science Foundation
Mots-clésGravimeterGravimetryRemote sensingGeodesyPolarGeologyResolution (logic)Global Positioning SystemMeteorologyEnvironmental scienceComputer scienceGeophysicsGeographyTelecommunicationsArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Airborne gravimetry has played a vital role in contributing to our knowledge of the subglacial environment in polar regions. Previous programs have produced extensive gravity data sets in Antarctica, but the resolution and accuracy of the data have been limited. We have evaluated the relative performance and suitability of two different airborne gravimeters for research applications from flight tests over the Canadian Rocky Mountains near Calgary. Survey design, mission profiles, and demands on the performance of an airborne gravimeter are different for the remote polar environment than for most commercial exploration surveys. Both systems, the AIRGrav and GT-1A, can produce higher-resolution data with improved flight efficiency than can the BGM-3 and LaCoste & Romberg gravimeters used in Antarctica. The AIRGrav and GT-1A systems are capable of draped flying of airborne gravity, allowing new applications for polar use. Both systems could provide the academic community with a significant increase in accuracy and horizontal resolution to enable major advances in understanding the subglacial environment. Compared to the GT-1A system, the AIRGrav system has a lower noise level and higher accuracy, and it is less sensitive to changing flight conditions — in particular, vertical accelerations during turbulent flights.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations76
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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