UK Space Agency “Mars Utah Rover Field Investigation 2016” (MURFI 2016): overview of mission, aims and progress
Notice bibliographique
Résumé
The Mars Utah Rover Field Investigation “MURFI 2016” is a Mars Rover field analogue mission run by the UK Space Agency (UKSA) in collaboration with the Canadian Space Agency (CSA). MURFI 2016 took place between 22nd October and 13th November 2016 and consisted of a field team including an instrumented Rover platform, at the field site near Hanksville (Utah, USA), and an ‘Operations Team’ based in the Mission Control Centre (MOC) at the Harwell Campus near Oxford in the UK. The field site was chosen based on the collaboration with the CSA and its Mars-like local geology. It was used by the CSA in 2015 for Mars Rover trials, and in 2016, several teams used the site, each with their own designated working areas. \n The two main aims of MURFI 2016 were (i) to develop logistical and leadership experience in running field trials within the UKSA, and (ii) to provide members of the Mars Science community with Rover Operations experience, and hence to build expertise that could be used in the 2020 ExoMars Rover mission, or other future Rover missions. Because MURFI 2016 was the first solely UKSA-led Rover analogue trial, the most important objective was to learn how to best implement Rover trials in general. This included aspects of planning, logistics, field safety, MOC setup and support, communications, person management and science team development. Some aspects were based on past experience from previous trials but the focus was on ‘learning through experience’ - especially in terms of the Operations Team, who each took on a variety of roles during the mission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».