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Enregistrement W3036914197 · doi:10.3390/galaxies8030053

[sans titre]

2020· article· en· W3036914197 sur OpenAlexaff
G. Heald, Sui Ann Mao, V. Vacca, Takuya Akahori, Ancor Damas-Segovia, B. M. Gaensler, M. Hoeft, I. Agudo, Aritra Basu, R. Beck, M. Birkinshaw, A. Bonafede, Tyler L. Bourke, A. Bracco, E. Carretti, L. Feretti, J. M. Girart, F. Govoni, James Green

Notice bibliographique

RevueBristol Research (University of Bristol) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryNational Research Council CanadaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathfinderMagnetismPhysicsContext (archaeology)Radio telescopeAstronomyDark matterAstrophysicsGeographyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Square Kilometre Array (SKA) will answer fundamental questions about the origin, evolution, properties, and influence of magnetic fields throughout the Universe. Magnetic fields can illuminate and influence phenomena as diverse as star formation, galactic dynamics, fast radio bursts, active galactic nuclei, large-scale structure, and Dark Matter annihilation. Preparations for the SKA are swiftly continuing worldwide, and the community is making tremendous observational progress in the field of cosmic magnetism using data from a powerful international suite of SKA pathfinder and precursor telescopes. In this contribution, we revisit community plans for magnetism research using the SKA, in the light of these recent rapid developments. We focus in particular on the impact that new radio telescope instrumentation is generating, thus advancing our understanding of key SKA magnetism science areas, as well as the new techniques that are required for processing and interpreting the data. We discuss these recent developments in the context of the ultimate scientific goals for the SKA era.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9220,927

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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