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Enregistrement W4381489748 · doi:10.1117/1.jatis.9.2.028006

Fat cosmic ray tracks in charge-coupled devices

2023· article· en· W4381489748 sur OpenAlexaff
Theodore A. Grosson, A. Nomerotski

Notice bibliographique

RevueJournal of Astronomical Telescopes Instruments and Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryWorkforce Development for Teachers and ScientistsCentre National de la Recherche ScientifiqueU.S. Department of EnergyScience and Technology Facilities CouncilInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésCosmic rayPhysicsTelescopeSkyCOSMIC cancer databaseObservatorySpark chamberAstronomyAstrophysicsSubaru TelescopeUltra-high-energy cosmic raySpectral line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmic rays are particles from the upper atmosphere, which often leave bright spots and trails in images from telescope charge-coupled devices (CCDs). We investigate so-called “fat” cosmic rays seen in images from Vera C. Rubin Observatory and the Subaru Telescope. These tracks are much wider and brighter than typical cosmic ray tracks and therefore are more capable of obscuring data in science images. By understanding the origins of these tracks, we can better ensure that they do not interfere with on-sky data. We compare the properties of these tracks to simulated and theoretical models to identify both the particles causing these tracks as well as the reason for their excess spread. We propose that the origin of these tracks is cosmic ray protons, which deposit much greater charge in the CCDs than typical cosmic rays due to their lower velocities. The generated charges then repel each other while drifting through the detector, resulting in a track that is much wider than typical tracks.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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