The South American gravimetric quasi-geoid: QGEOID2021
Notice bibliographique
Résumé
The South American gravimetric quasi-geoid model, named QGEOID2021, was computed thanks to a collaboration of several institutions, companies and universities of South America. The model covers the area between 15°N and 60°S in latitude and 100°W and 30°W in longitude, with a grid resolution of 5' x 5'. It is based on 959,404 terrestrial gravimetric points, the XGM2019 global geopotential model up to degree and order 200 and the SRTMv3 digital terrain model. The short wavelengths of the solution were estimated via Fast Fourier Transform (FFT) with the modified Stokes kernel proposed by Vaníček and Kleusberg (1987). On the other hand, long and medium wavelengths were removed and replaced in the framework of a remove-compute-restore procedure. Regions without gravimetric observations were completed using XGM2019 to its full degree. The calculation of the geoid model was performed by the Canadian package SHGEO (Stokes-Helmert Geoid Software). The quasi-geoid model was obtained by the classical geoid/quasi-geoid separation term (Heiskanen and Moritz, 1967). The comparison between height anomalies and GPS/levelling data at 1108 points in Brazil shows differences with an RMS of 41 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».