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Enregistrement W4285585812 · doi:10.1117/12.2626242

Nancy Grace Roman Space Telescope coronagraph EMCCD flight camera electronics development

2022· article· en· W4285585812 sur OpenAlexaff
Olivier Daigle, James Veilleux, Frédéric Grandmont, Patrick Morrissey, Christophe Basset, Nathan Bush, Michael E. Hoenk, A. Gilbert, Jérémy Turcotte, Abtin Ghodoussi

Notice bibliographique

RevueSpace Telescopes and Instrumentation 2022: Optical, Infrared, and Millimeter Wave · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronagraphTelescopeSpitzer Space TelescopeDevelopment (topology)PhysicsSpace (punctuation)OpticsElectronicsAstronomyRemote sensingComputer scienceEngineeringElectrical engineeringGeologyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nancy Grace Roman Space Telescope Coronagraph is a JPL-led space-based instrument that will be the most sensitive instrument ever built for direct imaging and characterization of exoplanets in the visible. The instrument contrast is expected to be better than 1e-9, which implies that it will be capable of seeing exoplanets with an apparent magnitude < 30. With such a low brightness, only a few photons per hour will be perceived by its optical detectors. Two cameras will be used on the instrument for wavefront sensing, direct imaging and spectroscopy, with frame rates ranging from 1000 fps to less than 0.01 fps. For such a broad range of operating modes and industry leading noise figure, JPL has selected the 1024x1024 CCD201- 20 EMCCD from Teledyne-e2v as the image sensor for the two coronagraph cameras and appealed to Nüvü Caméras to adapt its most recent space controller design for the mission specifics. The new version of the camera readout electronics co-developed with ABB Space System group brings important improvements over the version flown at the edge of space in CSA’s 2018 STRATOS campaign namely on reliability, functionality, thermal control, power, volume and mass whilst preserving its unique noise performance. This paper presents an overview of the project and addresses the development of the delivered flight modules.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,014

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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