On the accuracy of kinematic carrier phase DGPS for airborne mapping
Bibliographic record
Abstract
Des estimations exactes de la position d'un avion sont necessaires pour les applications aeroportees, notamment celles qui font usage des systemes de navigation integres, des systemes de gravite et des systemes necessitant une reference spatiale en direct des mesures de detecteurs comme les cameras optiques ou numeriques, les scanners multi-spectraux, le radar a antenne synthetique et les lasers a balayage. Pour ces applications presentant les exigences les plus strictes, les mesures de phase de la porteuse obtenues du systeme de positionnement mondial en mode differentiel (DGPS) offrent les moyens de positionnement les plus exacts, fiables et rentables. La precision de ce type de positionnement cinematique est souvent percue comme etant entre le niveau du centimetre et du decimetre. L'objectif de cet article est de commenter sur l'exactitude de l'accomplissement de cette tâche dans des environnements qui sont caracteristiques des leves aeroportes. Cela est fait de deux facons. Premierement huit progiciels pertinents de l'industrie sont utilises pour traiter les deux memes jeux de donnees. Aspect etonnant, la comparaison des resultats de ce traitement donne des differences au niveau du metre, ne repondant pas directement a la question du degre de precision du DGPS aeroporte, mais indiquant certainement son degre d'imprecision. Deuxiemement, des exemples de l'influence de chacune des sources d'erreurs residuelles sont presentes a l'aide des memes jeux de donnees, d'un seul progiciel et de diverses strategies de traitement des donnees. Les resultats comprennent la quantification de l'effet de chaque source d'erreurs sur le positionnement cinematique aeroporte.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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".