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Enregistrement W6955747411 · doi:10.5880/isg.2019.020

The CGS quasi-geoid based on FFT with degree-banded modification of the Stokes kernel for the Colorado Experiment: ColFFTDB-CGS2019

2019· dataset· en· W6955747411 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeoidGeodetic datumShuttle Radar Topography MissionTerrainLatitudeKernel (algebra)Undulation of the geoidDigital elevation modelLongitude

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ColFFTDB-CGS2019 gravimetric quasi-geoid model has been computed by the Canadian Geodetic Survey (CGS), Natural Resources Canada. It has been worked out in the frame of the International Association of Geodesy Joint Working Group 2.2.2 "The 1 cm geoid experiment" and the so called "Colorado experiment". The area covered by the model is 110°W ≤ longitude ≤ 102°W, 35°N ≤ latitude ≤ 40°N with a grid spacing of 1' in both latitude and in longitude. The solution is based on the Stokes-Helmert method, which is used with the degree-banded Stokes kernel modification (Huang and Véronneau, 2013). A band-wise spectral scheme is developed to combine the global model, airborne and surface gravity data, contributing to low-, medium- and high-degree bands of the geoid, respectively. In particular, the global gravity model provides entirely the low-degree band up to degree 150 from where it goes into transition with the surface gravity data up to degree 210. The surface gravity data complete the geoid frequencies up to degree 10800 with complement information from SRTM 3″ digital terrain model. As for the GRAV-D airborne gravity data, they provide corrective values directly to the geoid model, contributing between degrees 210 and 790 with smooth transition at each end. The geoid computation is performed by Fast Fourier Transform (FFT) numerical integration and then the quasi-geoid model is obtained by adding a classic geoid to quasi-geoid correction grid. The accuracy of the quasi-geoid model, when compared against GSVS17 GPS/leveling, is equal to 1.8 cm. The geoid model is provided in ISG format 2.0 (ISG Format Specifications), while the file in its original data format is available at the model ISG webpage.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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