MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2784674562 · doi:10.1117/1.oe.57.1.015108

Stray-light analyses of the multielement telescope for imaging and spectroscopy coronagraph on Solar Orbiter

2018· article· en· W2784674562 sur OpenAlexaboutno aff
Paolo Sandri, Silvano Fineschi, M. Romoli, Matteo Taccola, Federico Landini, Vania Da Deppo, G. Naletto, Danilo Morea, Denis Naughton, E. Antonucci

Notice bibliographique

RevueOptical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronagraphOrbiterStray lightOpticsZemaxPhysicsMetisAstronomySpectroscopyExoplanetPlanet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modeling of the scattering phenomena for the multielement telescope for imaging and spectroscopy (METIS) coronagraph on board the European Space Agency Solar Orbiter is reported. METIS is an inverted occultation coronagraph including two optical paths: the broadband imaging of the full corona in linearly polarized visible-light (580 to 640 nm) and the narrow-band imaging of the full corona in the ultraviolet Lyman-α (121.6 nm). METIS will have the unique opportunity of observing the solar outer atmosphere as close to the Sun as 0.28 AU and from up to 35 deg out-of-ecliptic. The stray-light simulations performed on the UV and VL channels of the METIS analyzing the contributors of surface microroughness, particulate contamination, cosmetic defects, and diffraction are reported. The results obtained with the nonsequential modality of Zemax OpticStudio are compared with two different approaches: the Monte Carlo ray trace with Advanced Systems Analysis Program (ASAP®) and a semianalytical model. The results obtained with the three independently developed approaches are in considerable agreement and show compliance to the requirement of stray-light level for both the UV and VL channels.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptical EngineeringMême sujetSolar and Space Plasma DynamicsTravaux en français237 207