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Enregistrement W2076893397 · doi:10.1117/12.670169

Design tradeoffs for a high spectral resolution mid-infrared echelle spectrograph on the Thirty-Meter Telescope

2006· article· en· W2076893397 sur OpenAlexfundno aff
A. T. Tokunaga, Tim Bond, J. H. Elias, Mark Chun, Matthew J. Richter, Larry Daggert, E. V. Tollestrup, Michael E. Ressler, David W. Warren, S. Fisher, J. Carr

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationResearch and Innovation FoundationGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSpectrographTelescopeSpectral resolutionDetectorOpticsMetreRemote sensingAdaptive opticsFirst lightInfrared telescopePhysicsComputer scienceAstronomyGeologyLight source

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A feasibility design study was undertaken to assess the requirements of a mid-infrared echelle spectrograph (MIRES) with a resolving power of 120,000 and its associated mid-infrared adaptive optics (MIRAO) system on the Thirty-Meter Telescope. Our baseline design incorporates a 2K×2K Si:As array or array mosaic for the spectrograph and a 1K×1K Si:As array for the slit viewer. Various tradeoffs were studied to minimize risk and to optimize the sensitivity of the instrument. Major challenges are to integrate the spectrograph to the MIRAO system and, later, to an adaptive secondary, the procurement of a suitable window and large KRS-5 lenses, and the acquisition of large format mid-IR detector arrays suitable for the range of background conditions. We conclude that the overall risk is relatively low and there is no technical reason that should prevent this instrument from being ready for use at first light on the Thirty- Meter Telescope.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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