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Enregistrement W2135485108 · doi:10.1002/asna.201512174

Thermalizing a telescope in Antarctica – analysis of ASTEP observations

2015· article· en· W2135485108 sur OpenAlexaff
T. Guillot, Lyu Abe, A. Agabi, Jean‐Pierre Rivet, J.‐B. Daban, D. Mékarnia, É. Aristidi, F. X. Schmider, Nicolas Crouzet, Ivan Gonçalves, Carole Gouvret, S. Ottogalli, H. Faradji, P. Blanc, E. Bondoux, F. Valbousquet

Notice bibliographique

RevueAstronomische Nachrichten · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTelescopePhysicsExoplanetStarsAstronomyDome (geology)AstrophysicsOptical telescopeOpticsRemote sensingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The installation and operation of a telescope in Antarctica represent particular challenges, in particular the requirement to operate at extremely cold temperatures, to cope with rapid temperature fluctuations and to prevent frosting. Heating of electronic subsystems is a necessity, but solutions must be found to avoid the turbulence induced by temperature fluctuations on the optical paths. ASTEP 400 is a 40cm Newton telescope installed at the Concordia station, Dome C since 2010 for photometric observations of fields of stars and their exoplanets. While the telescope is designed to spread star light on several pixels to maximize photometric stability, we show that it is nonetheless sensitive to the extreme variations of the seeing at the ground level (between about 0′′.1 and 5′′) and to temperature fluctuations between –30°C and –80 °C. We analyze both day‐time and night‐time observations and obtain the magnitude of the seeing caused by the mirrors, dome and camera. The most important effect arises from the heating of the primary mirror which gives rise to a mirror seeing of 0′′.23 K–1. We propose solutions to mitigate these effects. (© 2015 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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