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Enregistrement W2064035150 · doi:10.1016/j.crhy.2005.11.005

LINC-NIRVANA: MCAO toward Extremely Large Telescopes

2005· article· en· W2064035150 sur OpenAlexaff
Wolfgang Gäessler, Carmelo Arcidiacono, Sebastian Egner, Thomas Herbst, David R. Andersen, Harald Baumeister, Peter Bizenberger, H. Boehnhardt, Florian Briegel, M. Kuerster, W. Laun, Lars Mohr, B. Grimm, H.-W. Rix, Ralf-Rainer Rohloff, Roberto Soci, Clemens Storz, Wei Xu, Roberto Ragazzoni, P. Salinari, Emiliano Diolaiti, Jacopo Farinato, M. Carbillet, Laura Schreiber, A. Eckart, Thomas Bertram, C. Straubmeier, Y. Wang, Lahbib Zealouk, G. Weigelt, U. Beckmann, J. Behrend, T. Driebe, M. Heininger, K.-H. Hofmann, E. Nußbaum, D. Schertel, Elena Masciadri

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Physique · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsLarge Binocular TelescopeOpticsAdaptive opticsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LINC-NIRVANA is a Fizeau (imaging) interferometer exploiting the full spatial resolution of a 23 m class telescope in the combined beam of the Large Binocular Telescope supported through Multi-Conjugated Adaptive Optics (MCAO). By means of science cases, we show how LINC-NIRVANA takes advantage of the MCAO, increasing the sky coverage of the instrument and the field of view for the Fringe and Flexure tracker. We introduce the MCAO system of LINC-NIRVANA in detail, which in a first step will be installed with two deformable mirrors per arm and has the provision to be upgraded with a third mirror. The MCAO system implements several novel concepts proposed for extremely large telescopes, such as layer oriented MCAO, optical co-adding of guide stars, or Multiple Field of View sensing. LINC-NIRVANA will demonstrate some of the concepts for the first time on sky.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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
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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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