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Enregistrement W2073381313 · doi:10.1117/12.566105

The Thirty-Meter Telescope project design and development phase

2004· article· en· W2073381313 sur OpenAlexaboutno aff
Larry M. Stepp, S. E. Strom

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetreTelescopeComputer sciencePhase (matter)Remote sensingOpticsGeologyAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. National Observatories have responded to the call of the astronomy decadal survey committee to develop a Giant Segmented Mirror Telescope by forming the AURA New Initiatives Office. Drawing on the engineering and scientific staffs of the National Optical Astronomy Observatory and the Gemini Observatory, NIO has for the past 30 months carried out studies aimed at: understanding the key science drivers for a thirty-meter telescope; developing a feasible point design that is responsive to the science goals; and identifying key technical issues that must be solved in order to successfully build such a telescope. In parallel, NIO has followed the charge of the decadal survey to identify potential private and international partners to fulfill the committee vision of a public-private partnership to build and operate this facility. NIO has now joined with two other groups -- the CELT Development Corporation (a partnership between the University of California and the California Institute of Technology) and the Association of Canadian Unviersities for Research In Astronomy (ACURA) -- to initiate the next step, the design & development (D & D) phase of a joint project that is being called the Thirty-Meter Telescope (TMT) Project. This paper reviews the plans for the TMT D & D phase, including the organizational structure, science requirements, and plans for conceptual design studies, technology development, and site selection.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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