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Enregistrement W2294059054

The SuperCam Remote Sensing Instrument Suite for Mars 2020

2016· article· fr· W2294059054 sur OpenAlexaff
R. C. Wiens, S. Maurice, Kevin McCabe, Ph. Caïs, R. B. Anderson, Olivier Beyssac, L. Bonal, S. M. Clegg, Lauren DeFlores, Gilles Dromart, Woodward W. Fischer, O. Forni, O. Gasnault, J. P. Grotzinger, J. R. Johnson, Jesús Martínez‐Frías, N. Mangold, S. M. McLennan, Franck Montmessin, F. Rull, S. K. Sharma, V. Sautter, É. Lewin, E. A. Cloutis, F. Poulet, Samuel Bernard, Timothy McConnochie, N. Lanza, H. E. Newsom, A. Ollila, Richard Léveillé, Stéphane Le Mouëlic, J. Lasue, N. Melikechi, Pierre‐Yves Meslin, A. K. Misra, Olivier Grasset, S. Michael Angel, Thierry Fouchet, Pierre Beck, N. T. Bridges, Bruno Bousquet, C. Fabre, P. Pinet, Karim Benzerara, Gilles Montagnac

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramRemote sensingSuiteInstrumentation (computer programming)Scientific instrumentExploration of MarsAstrobiologySoftwareGeologyPhotogrammetryComputer scienceSystems engineeringEnvironmental scienceEngineeringGeographyPhysicsOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mars 2020 rover, essentially a structural twin of MSL, is being built to a) characterize the geology and history of a new landing site on Mars, b) find and characterize ancient habitable environments, c) cache samples for eventual return to Earth, and d) demonstrate in-situ production of oxygen needed for human exploration. Remote-sensing instrumentation is needed to support the first three of these goals [1]. The SuperCam instrument meets these needs with a range of instrumentation including the highest-resolution remote imaging on the rover, two different techniques for determining mineralogy , and one technique to provide elemental compositions. All of these techniques are co-boresighted, providing rapid comprehensive characterization. In addition, for targets within 7 meters of the rover the laser shock waves brush away the dust, providing cleaner surfaces for analysis. SuperCam will use an advanced version of the AEGIS robotic target selection software.

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)0,004
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeAutre devis
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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