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Enregistrement W4389687423 · doi:10.1007/s11214-023-01030-5

The Terminal Tracking Camera System on the NASA Lucy Trojan Asteroid Discovery Mission

2023· article· en· W4389687423 sur OpenAlexfundno aff
J. F. Bell, Yuji Zhao, E. Cisneros, Matthew Beasley, C. B. Olkin, M. A. Caplinger, M. A. Ravine, J. A. Schaffner, Matthew Clark, J. M. Shamah, Preston Faiks, S. Mottola, Coralie D. Adam, Erik J. Lessac‐Chenen, Brent J. Bos

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterMinistère de la Santé et des Services sociauxNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAsteroidSpacecraftPayload (computing)Computer scienceTracking (education)Remote sensingAerospace engineeringAstronomyPhysicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Terminal Tracking Camera system (TTCam) on the NASALucyTrojan asteroid Discovery mission consists of a pair of block redundant cameras and their associated electronics that are mounted on the spacecraft’s Instrument Pointing Platform and co-boresighted with the rest of the mission’s science payload instruments. The primary function of the TTCams is as a navigation system designed to provide an autonomous onboard late pre-encounter update of the location of each asteroid flyby target relative to the spacecraft. However, once the terminal tracking function is complete, the TTCam system will also provide 11.0°×8.2° field of view broadband (425-675 nm) images during the close approach phase of each asteroid flyby that will be used for scientific analyses like shape modeling and assessment of each target’s geology and topography. This paper provides an overview of the TTCam cameras and electronics, the science-focused requirements that the system is designed to meet, pointers to pre-flight calibration and in-flight calibration details for the cameras, as well as a high-level summary of the kinds of science that these images will enable for the mission.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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