Bibliographic record
Abstract
Denne oppgaven tar utgangspunkt i Precise Point Positioning under degraderte skogstettheter. Gjennom beregning av sikt på bakgrunn av elevasjonsvinkler innmålt i feltarbeid, innmåling av posisjonsdata og beregninger gjort med etterprosesseringstjenestene TerraPos og CSRS-PPP (Canadian Spatial Reference system - Precise Point Positioning), indikerer resultatene en trend hvor posisjonsnøyaktigheten og initialiseringstiden forverres og øker i forhold til referansen (målt med RTK), i takt med fortetning av skog for fire graderte punktene A - D. Som punktet med høyest \\% fri sikt hadde A en romlig posisjonsnøyaktighet på 1,81cm (beregnet med TerraPos). Initialiseringstiden for A var en romlig nøyaktiget på 7 cm etter 30 min (TerraPos). Som punktet med lavest \\% fri sikt hadde D en endelig romlig posisjonsnøyaktighet med 1,5916m (beregnet med TerraPos), med en initialiseringstid på 2 timer med romlig nøyaktighet på 1,699m. Sammenlignet med dagens krav på nøyaktighet og initialisering for skogsanvendelser er kun posisjonsnøyaktigheten for punkt A og B gode nok. Kravet om måling i sanntid ble ikke testet fordi igr-rapid data ikke ble benyttet.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.025 |
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".