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Enregistrement W6936151030 · doi:10.57757/iugg23-2874

A functional model for quantifying deformation in reference frame transformations

2023· article· en· W6936151030 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIUGG 2023 · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensEsri (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeodetic datumGNSS applicationsReference frameDisplacement (psychology)Very-long-baseline interferometryDeformation (meteorology)GridGeospatial analysisCoordinate systemDeformation monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<!--!introduction!--> IAG Commission 1 Working Group 1.3.1 in association with the Open Geospatial Consortium (OGC) have developed a deformation model functional model (DMFM) and an associated Geodetic Grid Exchange Format (GGXF) for quantifying and disseminating deformation information for use in time-dependent reference frame transformations. The purpose of the DMFM is to provide a framework through which producers and users of deformation models can describe crustal displacement and velocity data using robust grid formats such as GGXF. Using the DMFM and GGXF combined, positional displacements can be readily applied in point motion coordinate operations. This approach is essential in deforming zones where conformal time-dependent transformation approaches do not adequately handle crustal deformation. The presentation describes how the DMFM can be applied in typical use cases. These include: transforming GNSS PPP positions (e.g. in an IGS20 frame) to a national geodetic datum in a deforming zone and transformations between reference frames across earthquake events resulting in significant coseismic and postseismic crustal displacement. The DMFM and associated GGXF provide a framework for developers of geodetic software such as those used in GIS, GNSS processing and positioning to better handle complex deformation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,103 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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