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Enregistrement W4392579829 · doi:10.5194/egusphere-egu24-9519

Rethinking operational VGOS observations

2024· preprint· en· W4392579829 sur OpenAlexaff
Matthias Schartner, Bill Petrachenko, P. Charlot, Minghui Xu, A. Collioud, Hana Krásná, Soja Benedikt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Systems and Laser Technology
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The VLBI Global Observing System (VGOS) was created to meet the ambitious requirements set by the Global Geodetic Observing System (GGOS). Its primary objective is achieving millimeter-level precision while maintaining continuous 24/7 observations. Currently, both aims remain unfulfilled. Simultaneously, new requirements, such as the development of a dedicated VGOS Celestial Reference Frame (CRF), have emerged. Thus, a reevaluation of our current VGOS observational framework is necessary to reach the VGOS goals.This study addresses three pivotal challenges within VGOS: attaining millimeter precision, providing observations for a CRF, and achieving uninterrupted 24/7 observations. Each of these topics demand a readjustment of our current observation scheduling methodology.Based on insight from VGOS R&D sessions, this work discusses potential approaches to meet the requisite precision through shorter, signal-to-noise-driven observations. Additionally, it explores the combination of this methodology with source-based scheduling to facilitate the creation of essential observations for establishing a dedicated VGOS CRF. Finally, it addresses the issue of reaching 24/7 observations, currently limited by data transfer and correlation capacities. To overcome this, a potential solution involves a significant reduction in the recorded data volume per session by temporarily thinning out the schedule. Thus, it comes with a trade-off in precision. This concept might be seen as a paradigm shift in VLBI observations, traditionally striving for the highest precision possible, which we believe is worth being discussed. Based on observation statistics and Monte-Carlo simulations, we will elaborate on the expected impact of this approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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