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Enregistrement W4395661940 · doi:10.23919/eucap60739.2024.10501639

The Hydrogen Intensity Real-Time Analysis eXperiment: Overview and Status Update

2024· article· en· W4395661940 sur OpenAlexaff
Anthony Walters, Keshav Bechoo, Shruti Bhatporia, H. C. Chiang, Devin Crichton, J. P. W. Diener, Sindhu Gaddam, Kit Gerodias, Austin Gumba, N. Gupta, Surajit Kalita, Emily Kuhn, M. Kunz, Kavilan Moodley, Warren Naidoo, Viraj Nistane, Tasmiya Papiah, Aditi Pattabhiraman, Aritha Pillay, Alice Pisani, Isibabale Qhoboshiyane, Alexandre Réfrégier, E. Retana-Montenegro, B. R. Saliwanchik, Ajith Sampath, Tsepo Sekhoasha, Mugundhan Vijayaraghavan, Amanda Weltman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIntensity (physics)PhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hydrogen Intensity Real-time Analysis eXperiment (HIRAX) will be a large interferometric array of drift-scan radio telescopes designed to map the large-scale spatial fluctuations of neutral hydrogen in the Universe, in order to better understand the nature of dark energy. It will operate between 400–800 MHz, and is currently under construction in the Karoo desert of South Africa. It will also be a powerful tool for studying astronomical transients and the evolution of galaxies. Here we present an overview of the project, its anticipated deployment timelines, and highlight some of the characterisation and calibration efforts that are currently underway, or planned for the future.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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
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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