Diseño de la red sísmica digital por satélite Haitiana
Bibliographic record
Abstract
En 2010, Recursos Naturales Canada (RNC) instaló 3 estaciones sísmicas con transmisión vía satélite en\nJacmel, Léogane y Puerto Príncipe, la capital de la Republica de Haití. Dicha instalación tenía como\nobjetivo la monitorización de las réplicas del terremoto del 12 de enero del mismo año. Con el objetivo de\nampliar la cobertura de la monitorización sísmica a todo el país y tener un centro de control propio, el\nObservatorio Nacional de Medio Ambiente y de la Vulnerabilidad (ONEV) del Ministerio del Medio\nAmbiente de Haití (MDE) compró 4 estaciones sísmicas completas con transmisión vía satélite de\nNanometrics Inc. y el software correspondiente.\nDesafortunadamente, no se está sacando provecho de dichas estaciones compradas. En la actualidad, dos\nde ellas, que están instaladas en Hinche y Cabo Haitiano, no están configuradas, y las otras siguen en el\nalmacén del ONEV. No se ha conseguido el presupuesto para completar la instalación, ni tampoco para\nimplantar el centro de control de la red sísmica digital por satélite que se quiere configurar en el país.\nEl presente trabajo propone un diseño completo de la Red Sísmica Digital por Satélite Haitiana y la\nplanificación para su implantación real, incluyendo las estaciones y el centro de control. Por ello se han\nestudiado las redes sísmicas modernas, las características de las redes sísmicas del Caribe, el sistema de\ntransmisión Libra de Nanometrics y los software de adquisición y procesamiento de datos sísmicos Apollo\ny SeisComp3. También se ha estudiado la distribución espacial de las estaciones sísmicas con transmisión\nvía satélite instaladas en el país proponiendo alternativas y recomendaciones para futura ampliación,\nconsiderando los aspectos científicos, políticos y económicos, a la Isla de Vaca (Ile‐à‐Vache) en el extremo\nsur del país y la Isla de la Tortuga (Ile de la Tortue) al norte de la Falla Septentrional en el extremo norte\ndel territorio haitiano.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".