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Enregistrement W2903382686 · doi:10.25518/0037-9565.7525

Present status of the 4-m ILMT data reduction pipeline: application to space debris detection and characterization

2018· article· en· W2903382686 sur OpenAlexafffund
Bikram Pradhan, L. Delchambre, Paul Hickson, Talat Akhunov, P. Bartczak, Brajesh Kumar, Jean Surdej

Notice bibliographique

RevueBulletin de la Société Royale des Sciences de Liège · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésData reductionPython (programming language)Remote sensingSpace debrisTelescopeSoftwareComputer scienceReduction (mathematics)AstrometryPhotometry (optics)ObservatoryPipeline (software)PhysicsAstronomyComputer visionGeologyData miningMathematicsStarsSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 4-m International Liquid Mirror Telescope (ILMT) located at the ARIES Observatory (Devasthal, India) has been designed to scan at a latitude of +29° 22’ 26” a band of sky having a width of about half a degree in the Time Delayed Integration (TDI) mode. Therefore, a special data-reduction and analysis pipeline to process online the large amount of optical data being produced has been dedicated to it. This requirement has led to the development of the 4-m ILMT data reduction pipeline, a new software package built with Python in order to simplify a large number of tasks aimed at the reduction of the acquired TDI images. This software provides astronomers with specially designed data reduction functions, astrometry and photometry calibration tools. In this paper we discuss the various reduction and calibration steps followed to reduce TDI images obtained in May 2015 with the Devasthal 1.3m telescope. We report here the detection and characterization of nine space debris present in the TDI frames.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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