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Enregistrement W2808056827 · doi:10.1142/s2251171718500058

Vys: A Protocol for Commensal Fast Transient Searches and Data Processing at the Very Large Array

2018· article· en· W2808056827 sur OpenAlexaff
Martin Pokorný, Casey Law, Geoffrey C. Bower, Sarah Burke-Spolaor, Bryan Butler, Paul B. Demorest, Shakeh Khudikyan, T. Joseph W. Lazio, James Robnett, M. P. Rupen

Notice bibliographique

RevueJournal of Astronomical Instrumentation · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesAssociated UniversitiesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Radio Astronomy ObservatoryNational Science Foundation
Mots-clésJanskyMillisecondTransient (computer programming)Computer scienceProtocol (science)Volume (thermodynamics)ObservatoryPhysicsReal-time computingAstronomyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a new protocol deployed at the National Radio Astronomy Observatory’s Karl G. Jansky Very Large Array (VLA) to support the distribution of data in support of commensal data analysis. The protocol, vys, is designed to provide access to a high time resolution data stream while a primary observation continues with the typical (lower) time resolution data stream. This form of dual time resolution, commensal observing has been implemented to enable the search for millisecond astrophysical transient events by a new, dedicated compute cluster located at the VLA. The fast transient detection system, realfast, performs real-time analysis in situ to detect events of interest and record relatively short duration data “cut-outs” of those events. By selectively recording high time resolution data, provided by vys at rates of up to 1.4[Formula: see text]GB[Formula: see text]s[Formula: see text], realfast will reduce the recorded data volume by an estimated factor of up to 1000. This makes it possible to search for transients commensally in a high data rate stream over the thousands of hours needed to find the rarest events.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,023

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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