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Enregistrement W4399670254 · doi:10.1117/12.3019440

Adaptive optics telemetry tools for REVOLT: a deep dive into telemetry

2024· article· en· W4399670254 sur OpenAlexaff
Maaike van Kooten, Kate Jackson, Jennifer Dunn, Edward L. Chapin, Eric Steinbring, Jean‐Pierre Véran, Olivier Lardière, Dan Kerley, Tarun Kumar, David R. Andersen, Mojtaba Taheri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryComputer scienceAdaptive opticsRemote sensingTelecommunicationsElectrical engineeringEngineeringGeologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

REVOLT (Research, Experiment and Validation of Adaptive Optics with a Legacy Telescope) is an adaptive optics (AO) system on the 1.2-m telescope at the Herzberg Astronomy and Astrophysics Research Centre which is intended to demonstrate various AO developments, technologies, and algorithms. This AO system is a platform to test the Herzberg Extensible Adaptive optics Real-time Toolkit (HEART) where new AO control features can be exercised on-sky ahead of deployment on a facility class instrument. In this paper, we present various analysis of the telemetry produced by HEART and its various wavefront-sensing arms that enable both open- and closed-loop operation including a closed-loop Shack-Hartmann wavefront sensor, a closed-loop pyramid wavefront sensor, and an open-loop Shack-Hartmann. Employing REVOLT’s single-conjugate AO configuration, we look at extracting the Fried parameter and other atmospheric parameters from the telemetry and compare the results to an in-situ Ring Image Next Generation Scintillation Sensor (RINGSS) atmospheric seeing monitor and optical turbulence profiler. Finally, we discuss the AO system’s rejection-transfer function and overall system’s performance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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