Absolute gravity and GPS vertical data (1995-2010): Supporting data for Lambert et al. Constraints on secular geocenter velocity from absolute gravity observations in central North America: Implications for global melting rates
Notice bibliographique
Résumé
The data set consists of an Excel file containing the supporting data for the following publication: Lambert, A., Huang, J., Courtier, N., & Pavlic, G. (2020). Constraints on secular geocenter velocity from absolute gravity observations in central North America: Implications for global melting rates<i>. J. Geophys. Res</i>., in prep.<br> The Excel data file comprises four sheets: Sheet 1: Annual absolute gravity observations at six sites (1995-2010) and two sites (2002-2010) showing site names, observation time in decimal years, gravity values and standard errors in microGal (1 microGal = 10 nm/s<sup>2</sup>), site reference gravity values, instruments used, observers names and site co-ordinates. Sheet 2: Daily GPS heights at five sites (1996/7-2010) and one site (2003-2010) showing site names, observation time in decimal years, heights and standard deviations in meters, and site co-ordinates. Sheet 3: Daily GPS heights at ten sites (2002-2010) used with data from two sites in sheet 2 to calculate vertical velocities at two absolute gravity sites (sheet 4) where no continuous GPS was available. Site co-ordinates are given in sheet 4. Sheet 4: Long-term height trends (vertical velocities) are estimated for the two sites lacking continuous GPS by using a 2-D adaptive Gaussian interpolation function, with a half-width defined as the distance to the nearest GPS site. <br>The absolute gravity drop data were processed using the Micro-g LaCoste "g8" software. The GPS data were processed with the NRCan Precise Point Positioning PPP 1.05 software (Héroux and Kouba, 2001). For each site, daily positions were computed using ionosphere-free combinations of un-differenced pseudo-range and phase observations, with satellite orbits and clocks fixed to the International GNSS Service (IGS) precise products, absolute phase-center calibrations for the GPS and satellite antennas (Schmid et al<i>.</i>, 2007), gridded Vienna Mapping Functions (VMF1, Boehm et al.<i>, </i>2006) for the troposphere model, and solid earth and ocean tide corrections. The GPS post-processing was originally carried out in support of Mazzotti et al. (2011).<b>References:</b> Boehm, J., Werl, B., & Schuh, H. (2006). Troposphere mapping functions for GPS and very long baseline interferometry from European Centre for Median-Range Weather Forecast operational analysis data. <i>J. Geophys. Res.</i>, 111, B02406. https://doi.org/10.1029/2005JB003629 Héroux, P., & Kouba, J. (2001). GPS Precise Point Positioning using IGS orbit products. <i>Phys. Chem. Earth (A)</i>, 26, 573-578. https://doi.org/10.1016/S1464-1895(01)00103-X Mazzotti, S., Lambert, A., Henton, J., James, T.S., & Courtier, N. (2011). Absolute gravity calibration of GPS velocities and glacial isostatic adjustment in mid-continent North America. <i>Geophys. Res. Lett., 38</i>, L24311. https://doi.org/10.1029/2011GL049846 Schmid, R., Steigenberger, P., Gendt, G., Ge, M., & Rothacher, M. (2007). Generation of a consistent absolute phase center correction model for GPS receiver and satellite antennas. <i>J. Geod.</i>, 81 (12) 781-798. https://doi.org/10.1007/s00190-007-0148-y<b>Data Sources and Open Data Policy</b> Absolute gravity data source: Geological Survey of Canada. GPS data sources: Canadian Active Control System (CACS) data from Canadian Geodetic Survey’s Geodetic Data Products web site, NASA Crustal Dynamics Data Information System (CDDIS), and U.S. National Geodetic Survey, Continually Operating Reference Stations (CORS) data download site.<br> Use of Canadian Geodetic Survey products and data is subject to the Open Government Licence - Canada © Her Majesty the Queen in Right of Canada, as represented by the Minister of Natural Resources, 2020<br>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».