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Enregistrement W6982400544

Improvement of OTF-kinematic GPS positioning over long distances using ionospheric regional modelling.

2016· other· fr· W6982400544 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemReal Time KinematicDifferential GPS
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des travaux de recherche permettant d'améliorer la méthodologie et les algorithmes de positionnement cinématique GPS précis et fiable sont actuellement menés par une des vingt équipes de recherche faisant partie du programme canadien de réseaux de centres dexcellence en géomatique GEOIDE (La GÉOmatique pour des Interventions et des Décisions éclairées). Dans ce projet, plusieurs axes de recherche sont considérés, à savoir: i) I'amélioration de la modélisation ionosphérique; ii) le positionnement relatif avec plusieurs stations de référence; iii) l'utilisation d'orbites précises en temps réel iv) l'intégration des observations Glonass; et v) la gérance de la communication radio. \n \nLes travaux de recherche initiaux portent sur la résolution fiable et efficace des ambiguïtés de phase afin d'améliorer le positionnement GPS en temps réel requis lors de levés bathymétriques Ceci permettra de bonifier le logiciel déjà développé pour la Garde côtière canadienne (GCC) et contribuera à la modernisation et à la réduction des coûts associés aux opérations bathymétriques. Des résultats sur l'interpolation des délais ionosphériques relatifs sont présentés dans cet article. L'information sur les délais ionosphériques est extraite de stations de référence distantes de 125 km le long du fleuve St-Laurent. Il est démontré que cette approche améliore significativement le taux de succès de la résolution des ambiguïtés des mesures de phase enregistrées par un récepteur GPS embarqué à bord d'un navire de sondage naviguant à mi-chemin entre deux stations de références.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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