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Enregistrement W2008784220 · doi:10.1086/605313

CFHT Image Quality and the Observing Environment

2009· article· en· W2008784220 sur OpenAlexaboutno aff
Derrick Salmon, Jean‐Charles Cuillandre, Gregory Barrick, Jim Thomas, Kevin Ho, Grant Matsushige, Tom Benedict, Réne Racine

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservatoryPhysicsTelescopeFull width at half maximumZenithWavelengthSolar observatoryWind speedOpticsGalaxyAstrophysicsRemote sensingWind directionMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze stellar images on 36,520 exposures made in the u, g, r, i, and z bands with MegaCam at the focus of the 3.6 m Canada-France-Hawai'i Telescope between 2005 August and 2008 August. The effect on image quality (IQ) of temperature differences (ΔTs) in the telescope environment and of wind speed and direction are first examined and discussed. The contributions of the optics to image spread are then estimated and the frequency distribution of the observatory-free site seeing is obtained. The main findings are: (1) In the convective mode, the thermally-induced image full width at half-maximum intensity (FWHM) grows with the temperature gradient and path length L at the rate of ∼0.2''·(ΔT/L)6/5·L3/5. (2) For a given |ΔT|, thermal convection is ∼3 times more detrimental to image quality than thermal inversions. (3) The orientation of the dome slit with respect to the wind direction has important effects on IQ. (4) The median observatory induced seeing is 0.43'' FWHM. (5) The FWHM caused by the optics and slight optomechanical imperfections ranges from 0.46'' in u to 0.28'' in i. (6) The median DIMM-scale zenith atmospheric seeing at a wavelength of 500 nm and an elevation of 17 m above ground at the CFHT site is 0.55''. (7) The characteristics value of the outer scale of turbulence is 30 m. The paper addresses various issues bearing on the management of facility seeing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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