MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998074198 · doi:10.1117/12.856567

Raven: a harbinger of multi-object adaptive optics-based instruments at the Subaru Telescope

2010· article· en· W1998074198 sur OpenAlexaff
Rodolphe Conan, Colin Bradley, Olivier Lardière, Célia Blain, Kim A. Venn, David R. Andersen, Luc Simard, Jean‐Pierre Véran, Glen Herriot, David Loop, Tomonori Usuda, Shin Oya, Yutaka Hayano, Hiroshi Terada, Masayuki Akiyama

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptive opticsSubaru TelescopeSpectrographComputer scienceTelescopeInstrumentation (computer programming)Integral field spectrographContext (archaeology)First lightSystems engineeringPhysicsOpticsEngineeringAstronomyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of instrumentation for Extremely Large Telescopes (ELTs), an Integral Field Spectrographs (IFSs), fed with a Multi-Object Adaptive Optics (MOAO) system, has many scientific and technical advantages. Integrated with an ELT, a MOAO system will allow the simultaneous observation of up to 20 targets in a several arc-minute field-of-view, each target being viewed with unprecedented sensitivity and resolution. However, before building a MOAO instrument for an ELT, several critical issues, such as open-loop control and calibration, must be solved. The Adaptive Optics Laboratory of the University of Victoria, in collaboration with the Herzberg Institute of Astrophysics, the Subaru telescope and two industrial partners, is starting the construction of a MOAO pathfinder, called Raven. The goal of Raven is two-fold: first, Raven has to demonstrate that MOAO technical challenges can be solved and implemented reliably for routine on-sky observations. Secondly, Raven must demonstrate that reliable science can be delivered with multiplexed AO systems. In order to achieve these goals, the Raven science channels will be coupled to the Subaru's spectrograph (IRCS) on the infrared Nasmyth platform. This paper will present the status of the project, including the conceptual instrument design and a discussion of the science program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetAdaptive optics and wavefront sensingTravaux en français237 207