Canada-France-Hawaii Telescope image quality improvement initiative: thermal assay of the observing environment
Notice bibliographique
Résumé
As part of the image quality (IQ) assessment and improvement initiative being carried out at the 3.6m Canada France Hawaii Telescope (CFHT) on Mauna Kea, Hawaii, our objective in the work reported here is to obtain a systematic assay of thermal sources within the dome and in the summit environment around the observatory, and therefore mitigate their contributions to convective instability leading to 'dome seeing'. Toward this, we undertook a nighttime overflight to capture thermal images with a calibrated infrared camera of the outer structures of CFHT and the neighboring observatories on the summit ridge, as well as of a significant area of the surrounding terrain. The same thermal camera was then used to image heat sources within the dome. Using a convective heat transfer model, all these measured surface temperatures were converted to heat fluxes, and thus used to build a thermal assay of the dome. In addition, using button type temperature loggers, we simultaneously recorded the nighttime dome skin temperatures of CFHT and two other observatories over a weeklong period to evaluate nighttime supercooling of the dome skin due to radiation to the cold night sky. As a complementary goal we compared the efficacy of different paints and coatings used in observatories to minimize this effect. Though similar studies have been carried out at other observatories, the results are rarely available in published literature. Therefore, here we explain our methodologies, along with a detailed discussion of our results and inferences to serve as a useful resource to the larger observing community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».