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Enregistrement W3131755572 · doi:10.1088/1538-3873/abd4bc

The TAOS II Survey: Real-time Detection and Characterization of Occultation Events

2021· article· en· W3131755572 sur OpenAlexaff
Chung-Kai Huang, M. J. Lehner, A. Paula Granados Contreras, J. H. Castro-Chacón, Wen-Ping Chen, Charles Alcock, Fernando Álvarez Santana, Kem H. Cook, John C. Geary, C. A. Guerrero, J. B. Hernández-Águila, B. Hernández-Valencia, Jennifer L. Karr, J. J. Kavelaars, Timothy Norton, Juan Núñez, Diego A. Ochoa, M. Reyes‐Ruiz, Edilberto Sánchez, José Silva, Andrew Szentgyorgyi, Shiang‐Yu Wang, Wei-Ling Yen, Zhi-Wei Zhang

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccultationPipeline (software)Event (particle physics)Characterization (materials science)Range (aeronautics)Remote sensingStarsPhysicsLight curveAstronomyEnvironmental scienceComputer scienceGeologyAstrophysicsOpticsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Transneptunian Automated Occultation Survey (TAOS II) is a blind occultation survey with the aim of measuring the size distribution of Trans-Neptunian Objects with diameters in the range of 0.3 ≲ D ≲ 30 km. TAOS II will observe as many as 10,000 stars at a cadence of 20 Hz with all three telescopes simultaneously. This will produce up to ∼20 billion photometric measurements per night, and as many as ∼6 trillion measurements per year, corresponding to over 70 million individual light curves. A very fast analysis pipeline for event detection and characterization is needed to handle this massive data set. The pipeline should be capable of real-time detection of events (within 24 hours of observations) for follow-up observations of any occultations by larger TNOs. In addition, the pipeline should be fast and scalable for large simulations where simulated events are added to the observed light curves to measure detection efficiency and biases in event characterization. Finally, the pipeline should provide estimates of the size of and distance to any occulting objects, including those with non-spherical shapes. This paper describes a new data analysis pipeline for the detection and characterization of occultation events.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,306

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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