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Enregistrement W2014665859 · doi:10.1117/12.2232212

The Infrared Imaging Spectrograph (IRIS) for TMT: instrument overview

2016· article· en· W2014665859 sur OpenAlexafffund
James Larkin, Anna Moore, S. Wright, James Wincentsen, Eric M. Chisholm, Richard Dekany, Jennifer Dunn, Brent L. Ellerbroek, Yutaka Hayano, Andrew C. Phillips, Luc Simard, Roger Smith, Ryuji Suzuki, Robert Weber, Jason Weiss, Kai Zhang

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Astronomical Observatory of JapanAssociation of Canadian Universities for Research in AstronomyNational Institutes of Natural SciencesCalifornia Institute of TechnologyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSpectrographIntegral field spectrographOpticsAdaptive opticsFirst lightPhysicsSpectral resolutionImage resolutionField of viewIRIS (biosensor)Titan (rocket family)WavefrontRemote sensingComputer scienceAstronomyGeologyComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IRIS is a near-infrared (0.84 to 2.4 micron) integral field spectrograph and wide-field imager being developed for first light with the Thirty Meter Telescope (TMT). It mounts to the advanced adaptive optics (AO) system NFIRAOS and has integrated on-instrument wavefront sensors (OIWFS) to achieve diffraction-limited spatial resolution at wavelengths longer than 1 μm. With moderate spectral resolution (R ~ 4000 – 8,000) and large bandpass over a continuous field of view, IRIS will open new opportunities in virtually every area of astrophysical science. It will be able to resolve surface features tens of kilometers across Titan, while also mapping the most distant galaxies at the scale of an individual star forming region. This paper summarizes the entire design and capabilities, and includes the results from the nearly completed preliminary design phase.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,013

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations49
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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