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Enregistrement W1965904317 · doi:10.1051/0004-6361/200913878

Spectral signatures of ultra-rapidly varying objects in spectroscopic surveys

2010· article· en· W1965904317 sur OpenAlexafffund
E. F. Borra

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsContext (archaeology)Spectral lineAstrophysicsFourier transformOpticsFemtosecondAstronomyComputational physicsLaserQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Astronomy is an observationally-led subject where chance discoveries play an important role. The time domain is the least explored in astronomy.Aims. We alert spectroscopists, particularly those involved in surveys, that rapidly varying sources can induce periodic patterns in spectra. Methods. The analytical treatment is based on standard Fourier theory. It is used to predict the shapes of features introduced by intensity pulses in spectra. These are the shapes that one must look for in spectral surveys. The theoretical analysis is supported by published experiments that measured the spectral modulation, in the visible wavelength region, caused by pairs of 150 femtosecond laser pulses separated by time periods varying between 5 10-13 s and 3 10-11 s. Results. Detection of spectral signatures would allow the detection of new classes of objects that emit bursts of pulses separated by time intervals that are too short to be detected with conventional techniques. The principal advantage of the technique is that there is no need for specialized instruments or surveys: one must only incorporate algorithms capable of searching for periodic spectroscopic signals, such as those shown in a figure in this article, into existing data analyzis software and use it with standard spectroscopic surveys (including existing ones).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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