Modelling the effects of phosphor converted LED lighting to the night sky of the Haleakala Observatory, Hawaii
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to evaluate the current level of light pollution in the night sky at the Haleakala Observatory on the island of Maui in Hawaii. This is accomplished with a numerical model that was tested in the first International Dark Sky Reserve located in Mont-Mégantic National Park in Canada. The model uses ground data on the artificial light sources present in the region of study, geographical data, and remotely sensed data for (1) The nightly upward radiance, (2) The terrain elevation, and 3) The ground spectral reflectance of the region. The results of the model give a measure of the current state of the sky spectral radiance at the Haleakala Observatory. Then, using the current state as a reference point, multiple light conversion plans are elaborated and evaluated using the model. We can thus estimate the expected impact of each conversion plan on the night sky radiance spectrum. A complete conversion to white light emitting diodes (LEDs) with correlated colour temperature of 4000 and 3000 K are contrasted with a conversion using phosphore-convertred amber LEDs. We include recommendations concerning the street lamps to be used in sensitive areas like the cities of Kahului and Kihei, and suggest best lighting practices related to the colour of lamps used at night.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».