Usando la red de estaciones SIRGAS de Costa Rica para la cuantificación de las discrepancias respecto de un procesamiento PPP en línea
Bibliographic record
Abstract
Se cuantificaron las discrepancias en las coordenadas geocéntricas [X,Y,Z] obtenidas entre soluciones GPS procesadas en línea con el software del Canadian Space Reference System (CSRS) bajo la modalidad de Posicionamiento Puntal Preciso (PPP) y las soluciones semanales obtenidas de un postproceso científico generadas por el Sistema Geocéntrico para las Américas (SIRGAS). La red de trabajo contempló 10 estaciones de la red SIRGAS-CON de Costa Rica, de las cuales se usaron un año de datos diarios comprendidos entre las semanas 1803 (julio de 2014) de y 1854 (julio de 2015). La metodología implementada consistió en el procesamiento en línea de 3614 archivos rinex de 24 horas con el servicio CSRS. Los resultados permitieron cuantificar las discrepancias PPP diarias entre las coordenadas, las discrepancias de la solución promedio semanal PPP y finalmente las discrepancias esta solución promedio respecto a la solución final semanal SIRGAS. Estas discrepancias se usaron para hacer una estimación nacional por medio de una interpolación con el método IDW. Los resultados de las soluciones PPP y SIRGAS se usaron para determinar los 6 parámetros de transformación para cada una se las semanas comprendidas en el estudio. Los resultados fueron significativos con valores de -58,5 mm ± 17,5 mm, de -34,3 mm ± 6,2 mm y de -161,6 mm ± 26,2 mm para las traslaciones en [X,Y,Z] respectivamente y rotaciones promedio en los tres ejes de 0,003600" ± 0,000341".
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".