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Enregistrement W4400971598 · doi:10.1117/12.3020397

Implementation plans for the data reduction pipeline for METIS at the ELT

2024· article· en· W4400971598 sur OpenAlexaboutno aff
Kieran Leschinski, Hugo Buddelmeijer, O. Czoske, G. P. P. L. Otten, Martin Baláž, Fabian Haberhauer, Jennifer L. Karr, Wolfgang Kausch, T. Marquart, N. Sabha, Chi-Hung Yan, Norbert Przybilla, Shiang‐Yu Wang, W. W. Zeilinger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetisComputer sciencePipeline (software)Reduction (mathematics)DatabaseProgramming languageMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

METIS will be the first-light mid-infrared instrument at the ELT. Given the expected performance of the ELT’s adaptive optics systems, METIS will be able to probe regions of the sky previously inaccessible to astronomers. In support of both the METIS integration and verification efforts as well as the astronomical community at large, the METIS pipeline team has begun work on the METIS data reduction pipeline. The METIS pipeline will be written mostly in Python to take advantage of the new data reduction tools released by ESO. The development schedule has been set in such a way that the pipeline team will be able to directly support the testing and verification efforts during the upcoming system integration phase for METIS. In order to ensure that the required pipeline functionality is available when it is needed, the recipes and workflows functionality has been broken down into four levels of readiness: skeleton, functional, performance, and science-grade. This breakdown aims to ensure a more agile approach to the pipeline implementation as well as enabling productive contributions from all members of the highly geographically distributed team.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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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