SISTEMATIZAÇÃO DAS ETAPAS PARA DETERMINAÇÃO POSICIONAL EM SIRGAS2000 COM BASE NAS COORDENADAS ITRF(IGb08) OBTIDAS POR SERVIÇOS PPP ONLINE
Bibliographic record
Abstract
A disponibilidade de serviços online e gratuitos de processamentos de dados GNSS tem crescido nos últimos anos. O acesso facilitado à Internet e o aumento da velocidade de transmissão de dados propiciou a popularização de tais sistemas, como por exemplo, o Canadian Spatial Reference System - Precise Point Positioning (CSRS-PPP) e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - Posicionamento por Ponto Preciso (IBGE-PPP), dentre outros. Este trabalho objetivou implementar uma metodologia que permite realizar a mudança do referencial das coordenadas obtidas com emprego de serviços PPP disponíveis na Internet, do ITRF(IGb08) para SIRGAS2000, com base nos parâmetros de transformação determinados pelo IBGE e atualizá-las da época da coleta dos dados para a época 2000,4. Adicionalmente, apresenta-se também o detalhamento da metodologia implementada no IBGE-PPP, para determinação posicional em SIRGAS2000 (2000,4) com base nas coordenadas no referencial ITRF(IGb08) (época do rastreio), de forma a facilitar o entendimento por parte dos usuários e permitir o emprego dessa metodologia em serviços gratuitos e/ou comerciais nas aplicações geodésicas no Brasil. Neste estudo foram utilizados arquivos de observação com duração de 24 horas, no formato RINEX 2.11, das estações VICO (09/01/2014) e IMPZ (01/09/2013), pertencentes à Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS (RBMC). Com esses dados foram empregados o IBGE-PPP e o CSRS-PPP para a determinação das coordenadas IGb08 (época de rastreio). Em função dos resultados do processamento foi possível exemplificar os procedimentos que os usuários deverão seguir, quando da utilização do PPP, para determinação posicional no Sistema Geodésico Brasileiro (SGB).
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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".