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Enregistrement W4393891979 · doi:10.5281/zenodo.7904716

Global Meteor Network observations of Crew-5 Dragon trunk re-entry 2023-04-27

2023· dataset· en· W4393891979 sur OpenAlexaff
Tammo Jan Dijkema, Denis Vida, Peter Eschman

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCrewMeteor (satellite)Environmental scienceAeronauticsMeteorologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains video observations by some stations of the Global Meteor Network of the re-entry of the Crew-5 dragon trunk above Arizona on 2023-04-27 around 08:52 UTC. There are several types of files: FF files: these are 10.24 second videos compressed in the four-frame format. They are just FITS files with four frames, containing per pixel 1) the maximum value over 256 frames 2) the frame nr (between 0 and 255) where the maximum occurred 3) the mean value of all 256 frames and 4) the RMS of the 256 values. FR files: compressed video recordings of detected fireballs. These can be read with the RMS software. MP4 files: rendered movies of combined FF and FR files for one station (more can be made with FR_binviewer from RMS software). Platepar-files: these contain astrometry corresponding to the FITS files. These can be interpreted by the RMS software. ECSV files: these contain manually picked points (with SkyFit2.py from RMS) along the track of the reentry. For each point, time and apparent coordinates are recorded. These files can be interpreted by the WesternMeteorPyLib trajectory solver. trajectory-points.txt: solutions from the trajectory solver. reentry-map-v4.png: a rendered map of the trajectory (made in QGIS). compilation.png: rendered version of the FF-files of most stations. The files can be processed with the software in https://github.com/CroatianMeteorNetwork/RMS and https://github.com/wmpg/WesternMeteorPyLib.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,015

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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