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Enregistrement W4238620891 · doi:10.37099/mtu.dc.etdr/697

Evaluating the Effectiveness of Current Atmospheric Refraction Models in Predicting Sunrise and Sunset Times

2018· dissertation· en· W4238620891 sur OpenAlexaboutno aff
Teresa Wilson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Wave Propagation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunsetSunriseMeteorologyMidnightRefractionObservatorySpurious relationshipEnvironmental scienceAtmospheric refractionGeographyRemote sensingMathematicsStatisticsPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The standard value for atmospheric refraction on the horizon of 34', used in all publicly available sunrise and sunset calculators, is found to be inadequate. The assumptions behind atmospheric models that predict this value fail to account for real meteorological conditions. The result is an uncertainty of one to five minutes in sunrise and sunset predictions at mid-latitudes (0° - 55° N/S). A sunrise/set calculator that interchanges the refraction component by varying the refraction model was developed. Two atmospheric refraction models of increasing complexity were tested along with the standard value. The predictions were compared with data sets of observed rise/set times taken from Mount Wilson Observatory in California, University of Alberta in Edmonton, Alberta, observations from various locations in Chile, and on-board the SS James Fergus in the Atlantic Ocean. Increasing the complexity of the model did not yield significantly better results. These observations make up the entirety of documented sunrise and sunset times. A thorough investigation of the problem requires a more substantial data set of observed rise/set times and corresponding meteorological data from around the world. A mobile application, Sunrise & Sunset Observer, was developed so that anyone can capture this astronomical and meteorological data using their smartphone as part of a citizen science project. Data analysis will lead to more complete models that will provide higher accuracy rise/set predictions to benefit astronomers, navigators, and outdoorsmen everywhere.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,306 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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