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Enregistrement W4309085766 · doi:10.34133/2022/9760968

Overview of the CHILL-ICE 2021 Science Experiments and Research Campaign

2022· article· en· W4309085766 sur OpenAlexfundno aff
David J. K. Smith, Charlotte Pouwels, Marc Heemskerk, Benedetta M. Cattani, Esther Konijnenberg, R. S. Heemskerk, Sebasthian Ogalde

Notice bibliographique

RevueSpace Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universiteit DelftHáskólinn í ReykjavíkHague University of Applied SciencesKwantlen Polytechnic University
Mots-clésAeronauticsCrewInflatableLavaTerrainAstrobiologyEngineeringAerospace engineeringGeologyMeteorologyVolcanoGeographyMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of the CHILL-ICE (Construction of a Habitat Inside a Lunar-analogue Lava tube—Iceland; a campaign by ICEE Space and EuroMoonMars) prototype mission was to deploy an inflatable habitat and its systems inside a lunar analogue lava tube. This took place during an 8-hour extra vehicular activity (EVA) with three analogue astronauts as part of a three-day mission. CHILL-ICE 2021 was carried out in July/August 2021 and consisted of two missions and was accomplished through successful collaboration of nonprofit research organizations, agencies, companies, and universities across 16 nations. The pilot campaign successfully reached its main objective: the testing of emergency equipment designed to help astronauts survive when first arriving to a new celestial body and to perform experiments similar to those that would be carried out off-planet. This article is a review of the scientific research experiments carried out during and after the mission: SpotNet, an artificial intelligence (AI) astronaut detection vision system; training for studies of the geological surroundings examined during EVAs; astronaut vigilance experiments carried out before, during, and after the mission; and Lunar Zebro, a legged rover intended to assist the crew in traversing and exploring harsh terrain.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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