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Enregistrement W4289277588 · doi:10.1117/12.2629231

In-flight performance of the NIRSpec micro shutter array

2022· article· en· W4289277588 sur OpenAlexfundno aff
Tim Rawle, Giovanna Giardino, David E. Franz, Robert Rapp, Maurice te Plate, C. Zincke, Yasin M. Abul-Huda, Catarina Alves de Oliveira, Katie Bechtold, Tracy L. Beck, Stephan M. Birkmann, Torsten Böker, Ralf Ehrenwinkler, Pierre Ferruit, Dennis Garland, P. Jakobsen, Diane Karakla, Hermann Karl, C. D. Keyes, Robert Koehler, Nimisha Kumari, Nora Lützgendorf, Elena Manjavacas, A. P. Marston, S. H. Moseley, Peter Mosner, James Muzerolle, P. Ogle, Charles Proffitt, Elena Sabbi, M. Sirianni, G. M. Wahlgren, Emily Wislowski, Raymond H. Wright, Chi Rai Wu, Peter Zeidler

Notice bibliographique

RevueSpace Telescopes and Instrumentation 2022: Optical, Infrared, and Millimeter Wave · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyGoddard Space Flight CenterEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésShutterComputer scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NIRSpec instrument on the James Webb Space Telescope (JWST) brings the first multi-object spectrograph (MOS) into space, enabled by a programmable Micro Shutter Array (MSA) of ∼250,000 individual apertures. During the 6-month Commissioning period, the MSA performed admirably, completing ∼800 reconfigurations with an average success rate of ∼96% for commanding shutters open in science-like patterns. We show that 82.5% of the unvignetted shutter population is usable for science, with electrical short masking now the primary cause of inoperable apertures. In response, we propose a plan to recheck existing shorts during nominal operations, which is expected to reduce the number of affected shutters. We also present a full assessment of the Failed Open and Failed Closed shutter populations, which both show a marginal increase in line with predictions from ground testing. We suggest an amendment to the Failed Closed shutter flagging scheme to improve flexibility for MSA configuration planning. Overall, the NIRSpec MSA performed very well during Commissioning, and the MOS mode was declared ready for science operations on schedule.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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