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Enregistrement W3157763047

Creating A Fitting Algorithm for Exoplanet Detection

2018· article· en· W3157763047 sur OpenAlexaff
Usman Mohammed, Stefan I. B. Cartledge

Notice bibliographique

RevueURSCA Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetTelescopeTransit (satellite)StarsPlanetComputer scienceIdentification (biology)PhysicsAstronomyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this project is to create an accurate fitting function for transiting stars. Data from these transiting stars will ultimately be used to identify new exoplanets. It is very apparent that a fitting function that addresses multiple environmental parameters affecting brightness measurements is needed as exoplanet identification can be a cumbersome and time consuming process. Utilising computer code will streamline the process of exoplanet identification and can then allow researchers to focus their energies solely on data collection. It should be duly noted that in order to collect data from transiting stars; one can use amateur equipment but, for the sake of maximum accuracy; a high powered telescope would be more suitable (“Exoplanet Transit Parameters”, 2008). Previous students at MacEwan that collected transiting star data utilised the Athabasca University Robotic Telescope (AURT) (“Defining the Transit Method”, 2017). This telescope requires booking periods thus, in order to maximize utility and efficiency; more energy should be spent on data collection and result analysis. The current state of exoplanet discovery is both innovative and exciting. In fact in February of 2017, a team of astronomers at the University of Liege in Belgium discovered four more Earth-sized exoplanets (bringing the total up to seven) orbiting Trappist-1 which is a star that is classified as an ultracool dwarf (“Astronomers Discover”, 2017). Another discovery would be that of Proxima b, the exoplanet that is closest to our solar system (“An Earth-like Atmosphere”, 2017). Astronomers are currently debating whether or not Proxima b will be able to sustain life. Thus, it can be shown that exoplanet discovery and analysis yields results and is vital for our understanding of the universe. Works Cited Garner, R. (2017, July 31). An Earth-like Atmosphere May Not Survive Proxima b’s Orbit. Retrieved January 21, 2018, from https://www.nasa.gov/feature/goddard/2017/an-earth-like- atmosphere-may-not-survive-proxima-b-s-orbit Kopchuk, T. (2017, September 22). Defining the Transit Method Observation Limits of the Athabasca University Robotic Telescope. Retrieved January 8, 2018. Pejcha, O. (2008, September 7). Exoplanet transit parameters from amateur-astronomers observations. Retrieved January 16, 2018. Scharf, C. A. (2012, January 20). An Abundance of Exoplanets Changes our Universe. Retrieved January 21, 2018, from https://blogs.scientificamerican.com/life-unbounded/an- abundance-of-exoplanets-changes-our-universe/ *Indicates supervisor

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,015

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
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