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Enregistrement W4285585789 · doi:10.1117/12.2633825

Updated data processing and analysis methods for the AstroSat UltraViolet Imaging Telescope (UVIT)

2022· article· en· W4285585789 sur OpenAlexaff
D. A. Leahy, J. Postma

Notice bibliographique

RevueSpace Telescopes and Instrumentation 2022: Ultraviolet to Gamma Ray · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelescopeUltravioletComputer sciencePhysicsRemote sensingOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data processing methods for AstroSat’s UVIT instrument and the software implementations that have been developed over the past few years will be presented. The instrument calibration is discussed in other work. Source magnitude extraction is calibrated with respect to a curve of growth analysis (COG) where the COG calibration is described in Ref. 2. UVIT images require corrections for geometric distortion, flat-field illumination, and spacecraft drift, which is carried out with the UVIT-customized software package CCDLAB. A description of the usage of the CCDLAB Pipeline for UVIT data reduction from Level 1 raw data to completed science images was presented in Ref. 4. The astrometry has been improved recently by incorporating the Gaia DR2 catalog and developing a new algorithm for coordinate matching. CCDLAB was upgraded in 2020 to produce exposure maps for the entire field of view. New methods for source extraction for crowded fields have now been added to the CCDLAB Pipeline. Other new updates will be discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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