Calibration for astrophysics using an artificial star with NIST-traceable distribution of luminous energy (CANDLE) instrument development
Notice bibliographique
Résumé
The CANDLE Engineering Demonstration Unit (EDU) was selected by the 2022 APRA program to develop and demonstrate the ability to reach the flux accuracy and range required for an artificial flux calibration star. A critical issue in producing accurate and reliable flux calibration is systematic effects; this EDU is providing a path to deploying an artificial star calibration payload outside Earth’s atmosphere with SI-traceable calibration that enables accurate throughput characterization of astronomical and earth science observatories in space and on the ground. Such a payload could be carried independently on a dedicated platform such as an orbiting satellite, e.g. the Orbiting Configurable Artificial Star (ORCAS), by a star shade at L2, or some other independent platform to enable accurate end-to-end throughput vs. wavelength calibration that can be measured repeatedly throughout the operational lifetime of an observatory. Once calibrated, the observatory is enabled to carry out astrophysical programs whose science objectives demand high accuracy and/or high precision observations. One specific and immediate application is establishing SI-traceable standard stars beyond the current limited set. We show in this paper the progress made in developing this EDU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».