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Enregistrement W3112455671 · doi:10.1117/12.2561819

Commissioning the scientific instruments of the James Webb Space Telescope

2020· article· en· W3112455671 sur OpenAlexaff
Randy A. Kimble, S. D. Friedman, Catarina Alves de Oliveira, Stephan M. Birkmann, Torsten Boeker, Martha L. Boyer, René Doyon, Alistair Glasse, Sarah Kendrew, A. R. Martel, Edmund Nelan, A. Noriega‐Crespo, Charles Proffitt, Corbett Smith, John Stansberry, Begoña Vila, Christopher Willott

Notice bibliographique

RevueSpace Telescopes and Instrumentation 2020: Optical, Infrared, and Millimeter Wave · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJames Webb Space TelescopeSpectrographTimelineScientific instrumentProject commissioningTelescopeComputer scienceCardinal pointRemote sensingExoplanetPlan (archaeology)First lightSet (abstract data type)Systems engineeringOpticsEngineeringPhysicsLight sourceAstronomyPublishingComputer visionGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The James Webb Space Telescope features a powerful complement of focal-plane instruments: the Mid-Infrared Instrument (MIRI), the Near-Infrared Camera (NIRCam), the Near-Infrared Imager and Slitless Spectrograph (NIRISS), the Near-Infrared Spectrograph (NIRSpec), and the Fine Guidance Sensor (FGS). These instruments offer an exciting suite of scientific capabilities for imaging, high-contrast imaging, and spectroscopy. To bring these capabilities on-line after launch, a carefully scoped and sequenced set of commissioning activities has been developed. These activities will confirm the functionality of the instruments, characterize their performance (optimizing where possible), obtain initial calibrations at a level required to properly plan observations, and demonstrate essential operational sequences such as target acquisition. We present a high-level overview of these activities and the planned commissioning timeline to execute them.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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