Notice bibliographique
Résumé
Brunswick (UNB), where he is investigating the effects of the troposphere on kinematic GPS positioning. Richard Langley is a professor in the Department of Geodesy and Geomatics Engineering at UNB, where he has been teaching since 1981. He has a B.Sc. in applied physics from the University of Waterloo and a Ph.D. in experimental space science from York University, Toronto. Prof. Langley has been active in the develop-ment of GPS error models since the early 1980s and is a contributing editor and columnist for GPS World magazine. In post-processing dual frequency GPS carrier phase data, the residual tropospheric delay can easily be the largest remaining error source. This error can contribute a bias in height of several centimetres even if simultaneously recorded meteorological data are used. This shortcoming is primarily due to the poor representation of the water vapour profile in the tropospheric delay models. In addition, a lack of real-time meteorological data would force the scaling of either surface values or standard atmosphere values, neither of which are likely to accurately represent the ambient atmosphere. To obtain the highest precision in kinematic GPS some advantage may be obtained by estimating the residual tropospheric delay along with the position of the moving platform. The simple tests reported in this paper removed biases of upto ten centimetres in height when estimating the residual tropospheric delay from GPS data recorded at an aircraft in flight. However, important limitations exist in the geometry of the satellite coverage which must be considered before the full reliability of the technique can be assessed.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,455 | 0,273 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».