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Enregistrement W2941127136 · doi:10.1139/geomat-2019-0001

NRCan’s Compliance Program for high accuracy, GNSS services: ensuring compatibility with the Canadian Spatial Reference System

2018· article· en· W2941127136 sur OpenAlexaffvenueabout
Jason Bond, Brian Donahue, Mike Craymer, Geoff Banham

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésGNSS applicationsCertificationQuality assuranceMandateBusinessComputer scienceTelecommunicationsTransport engineeringGlobal Positioning SystemService (business)EngineeringPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are currently over 700 Global Navigation Satellite System (GNSS) reference stations actively broadcasting corrections (Active Control Stations — ACSs) in Canada. This number has been consistently growing since the early 2000s. In 2009, the federal, provincial, and territorial members of the Canadian Council on Geomatics (CCOG) recognized that consumers of GNSS corrections data had very little ability to verify that service providers were following best practices to ensure the quality of their work. It is common for surveyors to delineate property boundaries or to define the location of civil infrastructure with significant economic value, so being dependent upon another party without quality assurance was perceived as a major risk. Additionally, this new dependence upon commercial ACSs for GNSS corrections posed a threat to the consistency of position values in Canada. To address this concern, CCOG tasked its Canadian Geodetic Reference System Committee (CGRSC) with developing a plan to describe, validate, and provide certification of the GNSS corrections services consumed by industry. This paper summarizes the development of Natural Resources Canada’s (NRCan) Compliance Program for High Accuracy, GNSS Services, and how it can benefit professional surveyors across Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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