Exploring the Potential of the Pulsed Laser onboard the CALIPSO Satellite to Improve Calibration with VERITAS
Notice bibliographique
Résumé
Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (IACTs) are used to detect bright nanosecond-duration flashes of optical light originating from interactions of cosmic/gamma-rays in the atmosphere. A natural calibration source with similar characteristics does not exist; however, satellite-based laser systems provide a potential alternative. The CALIPSO satellite is one such facility which uses a suite of instruments to gather information about the atmosphere. Of particular interest is the CALIOP instrument, which emits 20-nanosecond laser pulses at 1064 nm and 532 nm at a rate of 20 Hz towards the Earth. The TAIGA-HiSCORE collaboration announced a detection of CALIOP laser pulses at the 37th ICRC in 2021, demonstrating that the laser footprint extends to at least tens of kilometers from the subsatellite point. We have used the VERITAS IACT to observe CALIPSO, and show here the results of using these observations to help to calibrate the array. We also discuss the potential of this technique for cross-calibration between different IACT facilities and for relative calibration between the telescopes of future large arrays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».