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Enregistrement W2027018082 · doi:10.1117/12.856787

Instrumentation at the Subaru Telescope

2010· article· en· W2027018082 sur OpenAlexfundno aff
Naruhisa Takato, Tomonori Usuda

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésSubaru TelescopeSpectrographExoplanetCoronagraphTelescopeFirst lightPhysicsAdaptive opticsUpgradeIntegral field spectrographPlanetOpticsSecondary mirrorAstronomyRemote sensingComputer sciencePrimary mirrorLight sourceOperating systemGeologySpectral line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing new instruments and upgrading existing instruments has been an important aspect of Subaru telescope's operation. Seven facility instruments and two visiting instruments are currently under use. Among them HiCIAO, a coronagraphic imager combined with adaptive optics (AO188), has started its full operation in the 2nd semester of 2009. We are using HiCIAO for a large program (SEEDS) to find new exo-planets and comprehend planet formation from proto-planetary disks. To achieve higher contrast, a new coronagraph attachment with an extreme AO (SCExAO) will be installed as a PI instrument. AO188 is also used with the IRCS in natural guide star mode. Its laser guide star mode is currently commissioning. The Fibre multi-object spectrograph (FMOS), which is comprised of 400 fibers placed at the prime focus and delivers 0.9-1.8um spectra, will be partly offered to open use from mid 2010. Hyper Suprime-Cam, the wide-field upgrade (1.5 deg FoV) of the Suprime-Cam, is under development for its first light in 2011. Development of an immersion grating has taken place for upgrading the IRCS with a high-resolution infrared spectrograph.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,025

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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