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Enregistrement W4288064030 · doi:10.1007/1345_2022_162

Can an Earth Gravitational Model Augmented by a Topographic Gravity Field Model Realize the International Height Reference System Accurately?

2022· book-chapter· en· W4288064030 sur OpenAlexaffabout
Jianliang Huang, M. Véronneau, John Crowley, Bianca D’Aoust, G Pavlic

Notice bibliographique

RevueInternational Association of Geodesy symposia · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeoidGravitational fieldGeodesyGeopotentialGravity of EarthReference frameGeologyRealization (probability)Field (mathematics)GravitationRemote sensingGeographyFrame (networking)GeophysicsComputer sciencePhysicsMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we evaluate the suitability of recent Earth Gravitational Models (EGMs) for the realization of the International Height Reference System (IHRS) in Canada. Topographic gravity field models have been used to augment EGMs to spatial resolution reaching 2′ (about 4 km), which is comparable to regional geoid models. The advantages of using an EGM over a regional approach for the IHRS are its uniform representation of the Earth’s gravity field and its conformance to international standards and conventions. The main challenge is access to, and best use of knowledge of the regional gravity and topographic data. On the one hand, we determine that two recent hybrid models (EIGEN-6C4 and XGM2019) augmented by topographic signals give geopotential values (W p ) with accuracy of ~0.3 m2 s−2, which is close to those estimated by the Canadian regional geoid models at the 11 International Height Reference Frame sites in Canada. On the other hand, two recent augmented satellite-only models (DIR-R6 and GOCO06s) give W p with accuracies between 1.5 and 1.7 m2 s−2 in 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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