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Enregistrement W6974648664 · doi:10.5880/isg.2021.005

The South American gravimetric quasi-geoid: QGEOID2021

2021· dataset· en· W6974648664 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeoidGravimetric analysisTerrainDigital elevation modelLatitudeGeopotentialGeopotential heightEphemeris

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,143

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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