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Enregistrement W4287231859 · doi:10.48550/arxiv.2104.04824

Ariel: Enabling planetary science across light-years

2021· preprint· en· W4287231859 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoWind Energy Institute of Canada
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésExoplanetPayload (computing)Remote sensingTelescopePlanetAstrobiologyCassegrain reflectorSatellitePhysicsAstronomyEnvironmental scienceGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ariel, the Atmospheric Remote-sensing Infrared Exoplanet Large-survey, was adopted as the fourth medium-class mission in ESA's Cosmic Vision programme to be launched in 2029. During its 4-year mission, Ariel will study what exoplanets are made of, how they formed and how they evolve, by surveying a diverse sample of about 1000 extrasolar planets, simultaneously in visible and infrared wavelengths. It is the first mission dedicated to measuring the chemical composition and thermal structures of hundreds of transiting exoplanets, enabling planetary science far beyond the boundaries of the Solar System. The payload consists of an off-axis Cassegrain telescope (primary mirror 1100 mm x 730 mm ellipse) and two separate instruments (FGS and AIRS) covering simultaneously 0.5-7.8 micron spectral range. The satellite is best placed into an L2 orbit to maximise the thermal stability and the field of regard. The payload module is passively cooled via a series of V-Groove radiators; the detectors for the AIRS are the only items that require active cooling via an active Ne JT cooler. The Ariel payload is developed by a consortium of more than 50 institutes from 16 ESA countries, which include the UK, France, Italy, Belgium, Poland, Spain, Austria, Denmark, Ireland, Portugal, Czech Republic, Hungary, the Netherlands, Sweden, Norway, Estonia, and a NASA contribution.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,131 · 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