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Enregistrement W3137840029 · doi:10.1109/irmmw-thz46771.2020.9370568

Development of a Fourier Transform Spectrometer to Assess Performance of an Analogue of the SPICA SAFARI Instrument

2020· article· en· W3137840029 sur OpenAlexafffund
Anthony I. Huber, David A. Naylor, Alicia M. Anderson, Brad G. Gom, T. Fulton, Sudhakar Gunuganti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCommunal Studies AssociationCMC MicrosystemsCummings Foundation
Mots-clésSpicaSpectrometerDetectorOpticsPhysicsTerahertz radiationWidebandGratingFourier transformPhoton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sensitivity of state-of-the-art superconducting far-infrared (FIR) detectors is such that wideband spectroscopic observations, particularly those employing Fourier transform spectrometers (FTS), will require techniques to reduce the spectral bandwidth of a detector to limit the photon noise from an astronomical source. The proposed SPICA SAFARI instrument employs grating spectrometers to post-disperse the light that has been modulated by a polarizing FTS onto a detector array, thereby reducing the photon noise on each detector. While the principles of this method are understood, to date an integrated system has not been realized in the laboratory. We present the development of a FIR post-dispersed polarizing FTS (PDPFTS) consisting of a warm FTS and a 4 K grating spectrometer as a first step to a fully cryogenic PDPFTS demonstrator. Realistic astronomical spectra are generated by combining line emission from a tunable THz photomixer source with continuum emission from a variable blackbody source.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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