Comment on amt-2021-88
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Starphotometry, the night-time counterpart of sunphotometry, has not yet achieved the commonly sought observational error level of 1â%: a spectral optical depth (OD) error level of 0.01. In order to address this issue, we investigate a large variety of systematic (absolute) uncertainty sources. The bright-star catalogue of extraterrestrial references is noted as a major source of errors with an attendant recommendation that its accuracy, particularly its spectral photometric variability, be significantly improved. The small field of view (FOV) employed in starphotometry ensures that it, unlike sun- or moonphotometry, is only weakly dependent on the intrinsic and artificial OD reduction induced by scattering into the FOV by optically thin clouds. A FOV of 45âarcsec (arcseconds) was found to be the best trade-off for minimizing such forward-scattering errors concurrently with flux loss through vignetting. The importance of monitoring the sky background and using interpolation techniques to avoid spikes and to compensate for measurement delay was underscored. A set of 20 channels was identified to mitigate contamination errors associated with stellar and terrestrial atmospheric gas absorptions, as well as aurora and airglow emissions. We also note that observations made with starphotometers similar to our High Arctic instrument should be made at high angular elevations (i.e. at air masses less than 5). We noted the significant effects of snow crystal deposition on the starphotometer optics, how pseudo OD increases associated with this type of contamination could be detected, and how proactive techniques could be employed to avoid their occurrence in the first place. If all of these recommendations are followed, one may aspire to achieve component errors that are well below 0.01: in the process, one may attain a total 0.01 OD target error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».