Comparativa con técnicas GNNS y Mobile Mapping de un inventario de elementos físicos y geométricos
Bibliographic record
Abstract
El proyecto trata de realizar una comparativa de dos metodologías mediante la realización de un inventario, una metodología clásica como es la metodología GNSS y la metodología Mobile Mapping. El inventario se realiza en tres escenarios distintos, un escenario es una zona verde, una zona urbana y una zona interurbana. La zona verde es el Parque Central de Tres Cantos, la zona urbano es una zona de viviendas unifamiliares deTres Cantos y la zona interurbana es tramo de la carretera M-618 que une los municipios de Colmenar Viejo y Hoyo de manzanares. Para la metodología GNSS se ha utilizado un receptor GRS-1 y para la metodología Mobile Mapping se ha utilizado el sistema IP-S2 Compact+. Con la realización de este inventario se pretende poder comparar los posibles casos que hay en tres escenarios distintos, estudiando los tiempos que se tarda en realizar un inventario con cada metodología, así como los costes que suponen. Los datos obtenidos por cada equipo se exportan en fichero Shapfile para poder abrirlos en ArcGIS y así poder realizar la comparativa. Para finalizar el proyecto y con los conocimientos adquiridos en esta materia se obtienen una conclusiones referidas al trabajo realizado con cada equipo.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".