MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045188720 · doi:10.1007/1345_2020_115

Progress in GTEWS Ground Displacement Measurements and Tsunami Warning

2020· book-chapter· en· W3045188720 sur OpenAlexafffund
Marcelo C. Santos

Notice bibliographique

RevueInternational Association of Geodesy symposia · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGNSS applicationsWarning systemGeodetic datumGlobal Positioning SystemEarly warning systemSatellite systemComputer scienceTelecommunicationsRemote sensingSystems engineeringReal-time computingGeographyGeodesyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since its early days, GNSS has been employed for the monitoring of sudden ground movements, such as earthquakes. Its use as a tool to enhance tsunami detection was boosted after analysis of data following the December 2004 Great Ocean Indian Tsunami. The contribution of GNSS towards tsunami warning systems is possible due to several factors, such as advances in the measurement of crustal displacement, developments in GNSS methodology, the growing availability of real-time data streams and advances in processing power and communication means. The paper focuses on the progress of Global Navigation Satellite System Tsunami Early Warning Systems (GTEWS) identifying current implementations and future directions and challenges. The discussion leads to the conclusion that the GNSS technology already satisfies requirements of tsunami early warning systems and that the major hurdles are with other aspects, such as optimal network configuration, real-time flow of data, communication infrastructure, and national and international collaboration. The paper ends highlighting the important role that the Global Geodetic Observing System (GGOS) can play to help overcoming those hurdles.

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)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Association of Geodesy symposiaMême sujetearthquake and tectonic studiesTravaux en français237 207