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Enregistrement W2921781296 · doi:10.1089/ast.2018.1861

Using Science-Driven Analog Research to Investigate Extravehicular Activity Science Operations Concepts and Capabilities for Human Planetary Exploration

2019· article· en· W2921781296 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAstrobiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Exploration and Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramPlanetary explorationFlexibility (engineering)Exploration of MarsHabitabilitySpace explorationField (mathematics)Systems engineeringBasaltComputer scienceAerospace engineeringEarth scienceEngineeringAstrobiologyPlanetGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologic Analog Science Associated with Lava Terrains (BASALT) is a science-driven exploration program seeking to determine the best tools, techniques, training requirements, and execution strategies for conducting Mars-relevant field science under spaceflight mission conditions. BASALT encompasses Science, Science Operations, and Technology objectives. This article outlines the BASALT Science Operations background, strategic research questions, study design, and a portion of the results from the second field test. BASALT field tests are used to iteratively develop, integrate, test, evaluate, and refine new concepts of operations (ConOps) and capabilities that enable efficient and productive science. This article highlights the ConOps investigated during BASALT in light of future planetary extravehicular activity (EVA), which will focus on scientific exploration and discovery, and serves as an introduction to integrating exploration flexibility with operational rigor, the value of tactical and strategic science planning and execution, and capabilities that enable and enhance future science EVA operations.

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.

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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,388
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