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Enregistrement W3118206568 · doi:10.14393/rbcv72nespecial50anos-56616

Cartas Náuticas com Modelos SEP: Evolução Histórica, e Perspectivas para Hidrografia Brasileira

2020· article· en· W3118206568 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Rodrigues Santana, Cláudia Pereira Krueger, Tulio Alves Santana, Guilherme Antonio Gomes do Nascimento, Aluízio Maciel Oliveira

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Cartografia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesGeomorphologyGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in high-precision GNSS techniques have allowed the reduction of vertical uncertainties in bathymetric surveys, with a better determination of the heave, the dynamic draft and the reduction of co-tidal errors. However, it is necessary to determine a separation model (SEP) between the Chart Datum and the reference ellipsoid. This article will present a historical evolution on the development of SEP models in the world across seven countries: the United States, Canada, Netherlands, Saudi Arabia, Colombia, England and Brazil. Research from foreign countries shows uncertainties in SEP models ranging from 6.6 cm to 22.6 cm in relation to the ITRF. In the case of Brazil, a pioneering study for the SEP of Guanabara Bay is described, where an average difference of 2.5 cm was found with a standard deviation of 5.1 cm between the surface generated with the traditional reduction method and by GPS-tide. For national coverage, the Alt-Bat project is presented, which provides the use of the geoid as a vertical reference for hydrodynamic models. As for the prospects, there is a virtuous cycle for port development: investment in environmental data, provides greater accuracy of SEP models and less uncertainty of surveys, providing greater draft, possibility of increased cargo flow in ports and more resources for investment. SEP models are fundamental for the gathering of information from different vertical references, providing safe navigation and management of coastal process.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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