Ứng dụng kết quả định vị chính xác cao 1 giây để phát hiện thời điểm ảnh hưởng của động đất vào trạm đo GNSS thường trực
Bibliographic record
Abstract
Việc xác định chính xác thời điểm sóng địa chấn tác động vào các vị trí khác nhau trong khu vực có động đất sẽ giúp cho chúng ta hiểu rõ hơn về cơ chế động đất và cấu trúc vỏ trái đất. Nếu trong khu vực động đất có cài đặt các trạm đo GNSS thường trực, về nguyên tắc, dựa trên chuỗi tọa độ ta có thể xác định được thời điểm ảnh hưởng. Chúng tôi xem xét việc xử lý định vị điểm chính xác cao cho dữ liệu đo của các trạm GNSS có tốc độ thu 1 giây và thử nghiệm xử lý cho 4 trạm đo ở trận động đất Noto (Nhật Bản) ngày 1-1-2024. Chuỗi tọa độ kết quả từ phần mềm PPPC của chúng tôi, và từ dịch vụ xử lý trực tuyến CSRS-PPP của Bộ Tài nguyên Canada là hoàn toàn tương đồng với nhau. Dựa vào những chuỗi này, chúng ta có thể xác định chính xác thời điểm trạm đo bị động đất ảnh hưởng. Hơn thế nữa, chúng còn đảm bảo tính chính xác cho việc xác định độ dịch chuyển tức thời của trạm đo ngay sau khi bị động đất tác động.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.332 | 0.136 |
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".