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Enregistrement W2277208279 · doi:10.1088/1538-3873/128/964/066001

State of the Field: Extreme Precision Radial Velocities

2016· article· en· W2277208279 sur OpenAlexaff
Debra A. Fischer, G. Anglada‐Escudé, P. Arriagada, Roman V. Baluev, Jacob L. Bean, F. Bouchy, Lars A. Buchhave, T. A. Carroll, Abhijit Chakraborty, Justin R. Crepp, Rebekah I. Dawson, Scott A. Diddams, X. Dumusque, Jason D. Eastman, Michael Endl, P. Figueira, Eric B. Ford, Daniel Foreman-Mackey, P. G. Fournier, Gábor Fürész, B. Scott Gaudi, P. C. Gregory, F. Grundahl, A. P. Hatzes, G. Hébrard, David W. Hogg, Andrew W. Howard, John Asher Johnson, Paul Jorden, Colby Jurgenson, David W. Latham, G. Laughlin, Thomas J. Loredo, C. Lovis, Suvrath Mahadevan, Tyler McCracken, F. Pepe, M. R. Pérez, David F. Phillips, Peter Plavchan, L. Prato, A. Quirrenbach, A. Reiners, Paul Robertson, N. C. Santos, D. Sawyer, D. Ségransan, A. Sozzetti, Tilo Steinmetz, Andrew Szentgyorgyi, S. Udry, Jeff A. Valenti, Sharon X. Wang, Robert A. Wittenmyer, Jason T. Wright

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFiberTech Optica (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of Astronomical SciencesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésRadial velocityField (mathematics)PhysicsState (computer science)AstronomyGeodesyAstrophysicsGeologyComputer scienceStarsMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Second Workshop on Extreme Precision Radial Velocities defined circa 2015 the state of the art Doppler precision and identified the critical path challenges for reaching 10 cm s −1 measurement precision. The presentations and discussion of key issues for instrumentation and data analysis and the workshop recommendations for achieving this bold precision are summarized here. Beginning with the High Accuracy Radial Velocity Planet Searcher spectrograph, technological advances for precision radial velocity (RV) measurements have focused on building extremely stable instruments. To reach still higher precision, future spectrometers will need to improve upon the state of the art, producing even higher fidelity spectra. This should be possible with improved environmental control, greater stability in the illumination of the spectrometer optics, better detectors, more precise wavelength calibration, and broader bandwidth spectra. Key data analysis challenges for the precision RV community include distinguishing center of mass (COM) Keplerian motion from photospheric velocities (time correlated noise) and the proper treatment of telluric contamination. Success here is coupled to the instrument design, but also requires the implementation of robust statistical and modeling techniques. COM velocities produce Doppler shifts that affect every line identically, while photospheric velocities produce line profile asymmetries with wavelength and temporal dependencies that are different from Keplerian signals. Exoplanets are an important subfield of astronomy and there has been an impressive rate of discovery over the past two decades. However, higher precision RV measurements are required to serve as a discovery technique for potentially habitable worlds, to confirm and characterize detections from transit missions, and to provide mass measurements for other space-based missions. The future of exoplanet science has very different trajectories depending on the precision that can ultimately be achieved with Doppler measurements.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0140,021
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0060,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,011

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations366
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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