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Enregistrement W4301117815 · doi:10.1117/12.2627505

The Atacama Large Aperture Submillimetre Telescope: key science drivers

2022· article· en· W4301117815 sur OpenAlexaff
Joanna Ramasawmy, Pamela Klaassen, C. Cicone, Tony Mroczkowski, Chian-Chou Chen, Thomas Cornish, Elisabete da Cunha, E. Hatziminaoglou, Doug Johnstone, Daizhong Liu, Y. C. Perrott, Thomas Stanke, Sven Wedemeyer

Notice bibliographique

RevueMillimeter, Submillimeter, and Far-Infrared Detectors and Instrumentation for Astronomy XI · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésTelescopePhysicsObservatorySubmillimeter ArrayScientific instrumentRemote sensingAstronomySystems engineeringGalaxyStar formationEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Atacama Large Aperture Submillimeter Telescope (AtLAST) is a concept for a 50m class single-dish telescope that will provide high sensitivity, fast mapping of the (sub-)millimeter sky. Expected to be powered by renewable energy sources, and to be constructed in the Atacama desert in the 2030s, AtLAST’s suite of up to six stateof-the-art instruments will take advantage of its large field of view and high throughput to deliver efficient continuum and spectroscopic observations of the faint, large-scale emission that eludes current facilities. The AtLAST design study project is currently supported by a Horizon 2020 grant aimed at studying the governance, telescope design, site selection, telescope operations, sustainable energy supply, and science drivers of the future AtLAST observatory. With quantified and specific science goals, we can begin to place technical specifications on the telescope and its instrumentation. As a first step in this process, we conducted a consultation on potential AtLAST science with the global (sub-)millimeter astrophysics community. The consultation involved nearly 100 scientists based in 22 countries, and the resulting 28 use cases indicate the breadth of transformational science that such a high-throughput facility could make possible: from exploring the prebiotic molecular chemistry of comets in our own Solar System, detecting the extended, diffuse cold gas in the circumgalactic medium of both our own and distant galaxies, to detailed measurements of the thermal, kinetic, and relativistic Sunyaev-Zeldovich effect and mapping of large-scale structure. Already these science cases define some core requirements for AtLAST’s instrumentation: wide bandwidths, multichroic observations, high spectral resolution, fast mapping and a large field of view. Further refinement of these is planned over the course of the current EU-funded project, resulting in detailed case studies of the telescope and instrumentation requirements needed by the community to deliver a next-generation submillimeter observing facility.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
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 technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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