PPP using NRCan Ultra Rapid products (EMU): Near real-time comparison and monitoring of time scales generated in time and frequency laboratories
Notice bibliographique
Résumé
The Precise Point Positioning (PPP) time-transfer technique requires the availability of precise estimates of GNSS satellite orbits and clock offsets. Several such products are available from the International GNSS Service (IGS), each having their own characteristics: robustness, update rate, latency and satellite clock offset time interval. The most frequently updated IGS products are the Ultra Rapid products, which are generated four times a day with a latency of three hours. Natural Resources Canada (NRCan) contributes its own Ultra Rapid GPS product to the IGS for combination. However, the underlying processes running at NRCan generate products much more frequently - 24 times a day - with a latency of 90 minutes, offering an opportunity for more timely time-transfer results when used in PPP. INRIM and NRCan hereby assess the potential of using the PPP with the NRCan Ultra Rapid GPS products to serve as a short latency time-transfer tool. A specific experiment has been set up, where the NRCan Ultra Rapid GPS products, as well as all currently available IGS products, are used in PPP time transfer between selected IGS stations collocated in timing laboratories. Results and relative merits are compared in light of their respective delivery and frequency stability characteristic, in view of designing an automated near real-time monitoring system to assist timing laboratories in operational maintenance of frequency standards and time scales dissemination to external users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».