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Record W2618363144 · doi:10.15517/jte.v27i1.25429

Usando la red de estaciones SIRGAS de Costa Rica para la cuantificación de las discrepancias respecto de un procesamiento PPP en línea

2017· article· es· W2618363144 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueIngeniería · 2017
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economic and Spatial Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.269
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it