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Enregistrement W2714159147 · doi:10.3846/20296991.2017.1330767

ASSESSING HORIZONTAL POSITIONAL ACCURACY OF

2017· article· en· W2714159147 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Ali Goudarzi, René Landry

Notice bibliographique

RevueGeodesy and Cartography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeodesyGeodetic datumDisplacement (psychology)Distortion (music)GeographyGlobal Positioning SystemGeographic coordinate systemSatelliteLocal coordinatesCoordinate systemSet (abstract data type)Transformation (genetics)Remote sensingComputer scienceMathematicsGeometryPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The horizontal positional accuracy of Google Earth is assessed in the city of Montreal, Canada, using the precise coordinates of ten GPS points spatially distributed all over the city. The results show that the positional accuracy varies in the study area between ∼0.1 m in the south to ∼2.7 m in the north. Furthermore, two methods are developed for correcting the observed positional errors: (a) using a set of transformation parameters between true coordinates of the geodetic points and their coordinates in Google Earth, and by (b) interpolating the misfit vectors at the geodetic points. The former method reduces the overall accuracy to ∼67 cm RMSE, whereas the latter one practically removes all the distortion (RMSE = 1 cm). Both methods can be developed for other places in the world subject to availability of appropriate control points. In addition, a displacement problem caused by the topography of the area and the viewing angle of the imaging satellite is discussed, and it is shown that the true positions can be shifted even up to several meters, as a consequence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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