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Enregistrement W4291955240 · doi:10.36227/techrxiv.19776217.v1

Internet of Spacecraft for Multi-planetary Defense and Prosperity

2022· preprint· en· W4291955240 sur OpenAlexaff
Yiming Huo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace Science and Extraterrestrial Life
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperitySpacecraftNASA Deep Space NetworkSpace (punctuation)AerospaceHuman spaceflightThe InternetEmerging technologiesEvent (particle physics)EngineeringTelecommunicationsBusinessPolitical scienceComputer scienceAerospace engineeringLawPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen unprecedentedly fast-growing prosperity in the commercial space industry. Several privately funded aerospace manufacturers, such as Space Exploration Technologies Corporation (SpaceX) and Blue Origin have innovated what we used to know about this capital-intense industry and gradually reshaped the future of human civilization. As private spaceflight and multi-planetary immigration gradually become realities from science fiction (sci-fi) and theory, both opportunities and challenges are presented. In this article, a review of the progress in space exploration and the underlying space technologies is firstly provided. For the next, a revisit and a prediction are paid and made to the K-Pg extinction event, the Chelyabinsk event, extra-terrestrialization, terraforming, planetary defense, including the emerging near-Earth object (NEO) observation and NEO impact avoidance technologies and strategies. Furthermore, a framework of the Solar Communication and Defense Networks (SCADN) with advanced algorithms and high efficacy is proposed to enable an internet of distributed deep-space sensing, communications, and defense to cope with disastrous incidents such as asteroid/comet impacts. Furthermore, the perspectives on the legislation, management, and supervision of founding the proposed SCADN are also discussed in depth.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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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