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Enregistrement W3114920665 · doi:10.1364/josab.427298

Atomic transitions for adaptive optics

2021· article· en· W3114920665 sur OpenAlexafffund
Rui Yang, Joschua Hellemeier, Paul Hickson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYunnan Provincial Department of EducationChinese Academy of Sciences
Mots-clésWavelengthExcitationUltravioletAtomic physicsStarsIonLaserMesospherePhysicsGround stateMaterials scienceOptoelectronicsOpticsAstrophysicsAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive optics systems using sodium laser guide stars are widely employed at major astronomical observatories. It is natural to ask whether other atomic species might offer advantages. In this paper, we review all abundant atoms and ions in the upper atmosphere, including Na, Fe, M g + , S i + , C a + , and K and also the non-metallic species N, N + , O, and H, considering their potential for adaptive optics. Return fluxes for all transitions that can be excited using either one or two wavelengths were computed. We also considered multi-wavelength emission, comparing the performance of different transitions for polychromatic laser guide star (PLGS) adaptive optics. We find that of all the mesospheric metals, Na is the most suitable for both monochromatic laser guide stars and PLGSs, providing about six times more return flux than the best transitions in Fe. For high-altitude observatories, excitation at 330 nm in Na should give the highest PLGS performance. Atomic O, N, and N + have strong transitions and very high abundances in the mesosphere. This makes them potential candidates for the generation of intense laser guide stars by amplified spontaneous emission, if a suitable excitation process can be demonstrated. Direct excitation by CW lasers is impractical, as all transitions from the ground state are beyond the atmospheric cutoff. Nevertheless, it may be possible using high-power pulsed lasers.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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