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Enregistrement W7098349229

Estimation of a High-Accuracy Marine Geoid Offshore Newfoundland

2015· article· en· W7098349229 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeoidAltimeterUndulation of the geoidBathymetryGeodetic datumOcean surface topographySubmarine pipelineGravitational fieldSea-surface height
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The scope of this paper is to investigate the possibility of improving the determination of the marine geoid using heterogeneous data. To achieve that, altimetry, shipborne gravity, bathymetry and quasi-stationary sea surface topography (QSST) data are implemented in the modeling procedure using spectral methods. Special attention is paid to the modeling and removal of high-frequency oceanic phenomena contaminating the geodetic mission (GM) altimetry sea surface heights (SSHs) through local crossover adjustment and low-pass filtering. For validation purposes, comparisons with a regional geoid model and T/P SSHs are performed, while the importance of crossover adjustment and low-pass filtering in removing part of the sea surface variability (SSV) is designated, especially for regions located is areas with high ocean dynamics. Furthermore, the results show that an altimetric geoid estimation accurate to about 7 cm (in terms of the standard deviation of the differences with T/P) is feasible, while the combination of altimetry and gravity data improves the gravimetric geoid determination by about 4- 5 cm. Additionally, it becomes evident that special care is needed for altimetric gravity field modeling, while conclusions on the appropriateness of the proposed altimetric and gravimetric data processing algorithms are drawn in an effort to derive a unified approach.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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