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Enregistrement W3175413919

Space Situational Awareness – Key to Sustainability in Space and on Earth (Presentation Slides)

2018· article· en· W3175413919 sur OpenAlexaff
Upasana Dasgupta

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituation awarenessSustainabilitySpace (punctuation)Outer spaceSustainable developmentSpace policyBusinessSpace technologyEarth observationPresentation (obstetrics)Environmental resource managementPolitical scienceComputer scienceSatelliteEngineeringEconomicsLawEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development on earth is directly related to space sustainability. It is an accepted fact today that human beings are dependent on space activities and space technology for day-to-day functioning on earth, such as communications, disaster management, earth observation and weather forecasting. Space technology also plays an important role in sustainable development in earth and in giving effect to the sustainable development goals of 2030. For example, several NewSpace actors are working towards improving communication networks to provide connectivity to populations to remote and rural areas both in developed and developing countries. However, to ensure that space technology can continue to contribute to sustainable development in earth, it is necessary to preserve the space environment. Space sustainability is dependent on our knowledge of positions of space objects in space. Ability to see what is happening in space or space situational awareness (SSA) is the first step towards developing comprehensive mechanism for space sustainability. At present, most States and private operators are dependent on the United States (USA) for SSA data. Though, India, China and Russia have some SSA capabilities, the USA still is undisputed leader in SSA capabilities and there is heavy reliance on USA for the SSA data. However, due to both technological as well as political considerations, it is not prudent for an entire industry to be dependent on one actor for vital SSA data. As we saw with the 2009 Iridium-Cosmos collision, the USA was not able to predict the collision of its operational maneuverable satellite with defunct Russian satellite, despite its stellar SSA capabilities. The fact is with the present level of technology, it is not possible for any one State to ubiquitously track all satellites persistently at all times. Further, only the satellite owner-operators have the most accurate real-time data of the location of their satellite. That the USA’s SSA data is not completely accurate is evidenced by the fact that an Intelsat study concluded that the collision warnings provided by the USA military had nearly a 50 % false positive rate (half of the warnings were issued when there was not actually a potential collision) and a 50% false negative rate (warnings were not issued for half of the actual close approaches). It is to be remembered that maneuvering satellites needs utilization of fuel, which is a limited resource and hence false positive warnings may limit the lifetime of a satellite. Further, collision warning if not issued may result in destruction of a space object creating debris, which may lead to exponential collisions making an entire orbit unusable. Therefore, in order to preserve the space environment, it is necessary for all actors involved in space activities to co-operate and enter into partnerships. Space sustainability is the key space industry as well as survival of humans on earth.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,280
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
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