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Enregistrement W4401633671 · doi:10.1117/12.3018473

Update on the TolTEC project

2024· article· en· W4401633671 sur OpenAlexaff
G. W. Wilson, I. Aretxaga, E. Aguilar, Jason E. Austermann, Marc Berthoud, Nat S. DeNigris, Daniela Espitia, Sean Bryan, D. Ferrusca, Laura M. Fissel, Joseph E. Golec, Alejandro I. Garcia, Vı́ctor Gómez, Robert Gutermuth, David H. Hughes, Dennis Lee, Emily L. Lunde, A. Luna, Zhiyuan Ma, P. Mauskopf, Michael McCrackan, Jeffrey J. McMahon, Giles A. Novak, Alexandra Pope, Ricardo López Rodríguez, F. Peter Schloerb, Kamal Souccar, Omar Serrano, Marcial Tapia, C. Tucker, Samantha Walker, Hailin Wang, Eric Weeks, Min S. Yun, Miguel Velázquez, Javier Zaragoza-Cardiel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarimeterMillimeterPolarimetryProject commissioningRemote sensingComputer scienceFocus (optics)TelescopeOpticsSystems engineeringEngineeringPhysicsPublishingGeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The TolTEC Camera, mounted on the Large Millimeter Telescope (LMT), is a 3-band continuum camera and polarimeter operating at millimeter wavelengths. This paper reviews our progress on the camera commissioning and its inaugural scientific programs, spanning the 2022/2023 commissioning phases and reviewing the winter 2024 science program. We report on mapping speed estimations, optical performance, and the first scientific imaging and polarimetry findings. Additionally, advancements in out-of-focus holography and the integration of two novel maximum likelihood mapmakers are discussed. We conclude with scientific forecasts for the first four TolTEC Legacy Surveys and an overview of the initiatives aimed at facilitating public access to the camera and the broader LMT infrastructure.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,040

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreAutre

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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