İnternet tabanlı GNSS yazılımlarının doğruluk açısından değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
İnternet tabanlı GNSS (Global Navigation Satellite Systems-Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri) yazılımları kullanıcıların yüksek doğrulukta koordinat elde etmesini sağlamaktadır. Doğruluğu etkileyen faktörlerden birisi ölçü süresidir. Bu çalışmada internet tabanlı GNSS yazılımlarından AUSPOS (Online GPS Processing Service), CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference System-Precise Point Positioning) ve Trimble RTX kullanılarak ölçü süresinin konum doğruluğuna etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda İSTA, İZMİ ve TUBİ istasyonları seçilerek istasyonlara ait 5 günlük RINEX dosyaları indirilmiştir. İndirilen dosyalardan Notepad++ kullanılarak 1,4,6,8,12,16,20,24 saatlik gözlem dosyaları oluşturuldu ve AUSPOS, CSRS-PPP ve Trimble RTX servislerine gönderildi. Trimble RTX, İSTA ve İZMİ istasyonlarının verilerini değerlendirirken TUBİ istasyonuna ait verileri değerlendirmemiştir. Yazılımlardan elde edilen coğrafi koordinatlar kullanılarak 3 derecelik Gauss-Kruger koordinatlara dönüşüm yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde AUSPOS servisinin genel olarak CSRS-PPP ve Trimble RTX servislerinden daha yüksek doğrulukta sonuçlar verdiği görülmüştür.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,015 |
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 ».