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Enregistrement W4388200537 · doi:10.1088/1538-3873/acff87

Improvement of Digest2 NEO Classification Code—utilizing the Astrometry Data Exchange Standard

2023· article· en· W4388200537 sur OpenAlexaff
Peter Vereš, Richard Cloete, R. Weryk, Abraham Loeb, Matthew J. Payne

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHarvard UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAstrometryComputer sciencePopulationOrbit determinationAlgorithmPhysicsAstronomyStarsSatelliteComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We describe enhancements to the digest2 software, a short-arc orbit classifier for heliocentric orbits. Digest2 is primarily used by the Near-Earth Object (NEO) community to flag newly discovered objects for a immediate follow-up and has been a part of NEO discovery process for more than 15 yr. We have updated the solar system population model used to weight the digest2 score according to the 2023 catalog of known solar system orbits and extended the list of mean uncertainties for 140 observatory codes. Moreover, we have added Astrometry Data Exchange Standard (ADES) input format support to digest2, which provides additional information for the astrometry, such as positional uncertainties for each detection. The digest2 code was also extended to read the roving observer astrometric format as well as the ability to compute a new parameter from the provided astrometric uncertainties ( RMS ′ ) that can serve as an indicator of in-tracklet curvature when compared with tracklet’s great-circle fit rms. Comparison with the previous version of digest2 confirmed the improvement in accuracy of NEO identification and found that using ADES XML input significantly reduces the computation time of the digest2.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,037

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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