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Enregistrement W2921548341 · doi:10.1089/ast.2018.1912

Assessing the Acceptability of Science Operations Concepts and the Level of Mission Enhancement of Capabilities for Human Mars Exploration Extravehicular Activity

2019· article· en· W2921548341 sur OpenAlexaff
Kara H. Beaton, Steve Chappell, Andrew F. J. Abercromby, Matthew J. Miller, S. E. Kobs Nawotniak, Allyson L. Brady, Adam Stevens, Samuel J. Payler, S. S. Hughes, D. S. S. Lim

Notice bibliographique

RevueAstrobiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionJohnson Space CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMars Exploration ProgramExploration of MarsSystems engineeringSoftwareSpace explorationAerospace engineeringBasaltComputer sciencePlanetary explorationLavaEngineeringAstrobiologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Biologic Analog Science Associated with Lava Terrains (BASALT) research project is investigating tools, techniques, and strategies for conducting Mars scientific exploration extravehicular activity (EVA). This has been accomplished through three science-driven terrestrial field tests (BASALT-1, BASALT-2, and BASALT-3) during which the iterative development, testing, assessment, and refinement of concepts of operations (ConOps) and capabilities were conducted. ConOps are the instantiation of operational design elements that guide the organization and flow of personnel, communication, hardware, software, and data products to enable a mission concept. Capabilities include the hardware, software, data products, and protocols that comprise and enable the ConOps. This paper describes the simulation quality and acceptability of the Mars-forward ConOps evaluated during BASALT-2. It also presents the level of mission enhancement and acceptability of the associated Mars-forward capabilities. Together, these results inform science operations for human planetary exploration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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