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Enregistrement W2958145369 · doi:10.24908/iqurcp.13287

Design of a Portable Soil Analysis Instrument for Remote Teleoperated Rover Platforms

2019· article· en· W2958145369 sur OpenAlexvenueno aff
James Xie, Emily Archer

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuiteExtant taxonTeleoperationSystems engineeringMars Exploration ProgramExploration of MarsComputer scienceRemote sensingEngineeringEnvironmental scienceSimulationRobotAstrobiologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for extant life has long been an interest since people have been able to successfully explore other worlds. However, on space missions, experiments must be performed autonomously, with limited resources, and a carefully selected suite of instruments. Instruments are additionally constrained by weight, reliability, and size which limits use of many modern advanced systems. The Queen’s Space Engineering Team (QSET) is proposing the design of a portable (12” x 12” x 12”) instrument to identify signs supporting extant life aboard a mobile rover platform during exploration missions. The instrument will receive soil samples collected by the rover, analyse the composition to identify key molecules, and transmit data back to a ground station. This system relies on colorimetric measurements using a UV-VIS spectrometer and features a solvent recycle system to minimize weight and waste. This project is part of a larger environment characterisation module to be mounted on a Mars rover system designed for competition at the University Rover Challenge (URC) at the Mars Desert Research Station (MDRS) in Utah. As of this date, each subsystem has successfully passed performance testing and the entire instrument is entering its system-level prototyping stage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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