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Enregistrement W4394581811 · doi:10.1117/1.jatis.10.2.025002

Analyzing the atmospheric dispersion correction of the Gemini Planet Imager: residual dispersion above design requirements

2024· article· en· W4394581811 sur OpenAlexaff
Malachi Noel, Jason Wang, Bruce Macintosh, Katie A. Crotts, Christian Marois, E. Nielsen, Robert J. De Rosa, Katie Scalzo, J. Kent Wallace

Notice bibliographique

RevueJournal of Astronomical Telescopes Instruments and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésDispersion (optics)ResidualPlanetAtmospheric dispersion modelingEnvironmental scienceAstrobiologyAerospace engineeringOpticsComputer sciencePhysicsAstronomyEngineeringAlgorithmChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The atmospheric dispersion corrector (ADC) of the Gemini Planet Imager (GPI) corrects the chromatic dispersion caused by differential atmospheric refraction (DAR), making it an important optic for exoplanet observation. Despite requiring <5 mas of residual DAR to avoid potentially affecting the coronagraph, the GPI ADC averages ∼7 and ∼11 mas of residual DAR in H and J band, respectively. We analyzed GPI data in those bands to find explanations for the underperformance. We found the model GPI uses to predict DAR underestimates humidity’s impact on incident DAR, causing on average a 0.54 mas increase in H band residual DAR. Additionally, the GPI ADC consistently undercorrects in H band by about 7 mas, causing almost all the H band residual DAR. J band does not have such an offset. Perpendicular dispersion induced by the GPI ADC, potentially from a misalignment in the prisms’ relative orientation, causes 86% of the residual DAR in J band. Correcting these issues could reduce residual DAR, thereby improving exoplanet detection. We also made an approximation for the index of refraction of air from 0.7 to 1.36 microns that more accurately accounts for the effects of humidity.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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