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Enregistrement W3172449920 · doi:10.3390/universe7060199

Space Photometry with Brite-Constellation

2021· article· en· W3172449920 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueUniverse · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaUniversity of TorontoMount Allison UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyUniversität InnsbruckKarl-Franzens-Universität GrazVlaamse regeringÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftMinisterstwo Edukacji i NaukiKU LeuvenUniversität WienUniversity of TorontoFonds Wetenschappelijk OnderzoekFundacja na rzecz Nauki PolskiejEuropean Commission
Mots-clésPhotometry (optics)Milky WayStarsSpectral resolutionHigh resolutionSpace explorationAtmosphere (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BRITE-Constellation is devoted to high-precision optical photometric monitoring of bright stars, distributed all over the Milky Way, in red and/or blue passbands. Photometry from space avoids the turbulent and absorbing terrestrial atmosphere and allows for very long and continuous observing runs with high time resolution and thus provides the data necessary for understanding various processes inside stars (e.g., asteroseismology) and in their immediate environment. While the first astronomical observations from space focused on the spectral regions not accessible from the ground it soon became obvious around 1970 that avoiding the turbulent terrestrial atmosphere significantly improved the accuracy of photometry and satellites explicitly dedicated to high-quality photometry were launched. A perfect example is BRITE-Constellation, which is the result of a very successful cooperation between Austria, Canada and Poland. Research highlights for targets distributed nearly over the entire HRD are presented, but focus primarily on massive and hot stars.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,026

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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