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Enregistrement W2500051295 · doi:10.1117/12.2233946

A virtual appliance as proxy pipeline for the Solar Orbiter/Metis coronagraph

2016· article· en· W2500051295 sur OpenAlexaboutno aff
M. Pancrazzi, T. Straus, V. Andretta, D. Spadaro, S. V. H. Haugan, A. De Groof, R. Carr, Mauro Focardi, G. Nicolini, Federico Landini, C. Baccani, M. Romoli, E. Antonucci

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetisCoronagraphOrbiterComputer scienceSpacecraftOn boardRemote sensingAerospace engineeringEngineeringExoplanetDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metis is the coronagraph on board Solar Orbiter, the ESA mission devoted to the study of the Sun that will be launched in October 2018. Metis is designed to perform imaging of the solar corona in the UV at 121.6 nm and in the visible range where it will accomplish polarimetry studies thanks to a variable retarder plate. Due to mission constraints, the telemetry downlink on the spacecraft will be limited and data will be downloaded with delays that could reach, in the worst case, several months. In order to have a quick overview on the ongoing operations and to check the safety of the 10 instruments on board, a high-priority downlink channel has been foreseen to download a restricted amount of data. These so-called Low Latency Data will be downloaded daily and, since they could trigger possible actions, they have to be quickly processed on ground as soon as they are delivered. To do so, a proper processing pipeline has to be developed by each instrument. This tool will then be integrated in a single system at the ESA Science Operation Center that will receive the downloaded data by the Mission Operation Center. This paper will provide a brief overview of the on board processing and data produced by Metis and it will describe the proxy-pipeline currently under development to deal with the Metis low-latency data.

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)0,001
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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