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Enregistrement W4402703834 · doi:10.48550/arxiv.2408.14497

Key Science Goals for the Next Generation Very Large Array (ngVLA): Update from the ngVLA Science Advisory Council (2024)

2024· preprint· en· W4402703834 sur OpenAlexaff
David J. Wilner, Brenda C. Matthews, Brett A. McGuire, Jennifer B. Bergner, Fabian Walter, Rachel S. Somerville, Megan DeCesar, A. J. van der Horst, Rachel A. Osten, A. Corsi, Andrew Baker, Edwin A. Bergin, Alberto D. Bolatto, Laura Blecha, Geoffrey C. Bower, Sarah Burke-Spolaor, Carlos Carrasco‐González, Katherine de Keller, Imke de Pater, Mark Dickinson, M. R. Drout, Gregg Hallinan, Bunyo Hatsukade, Andrea Isella, Takuma Izumi, Megan Johnson, Joseph Lazio, Adam K. Leroy, Thomas Maccarone, Betsy Mills, Munetake Momose, Cherry Ng, Eric Rosolowsky, Nami Sakai, J. A. Zensus

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Advisory committeeBusinessPolitical sciencePublic administrationComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, the next generation Very Large Array (ngVLA) Science Advisory Council, together with the international astronomy community, developed a set of five Key Science Goals (KSGs) to inform, prioritize and refine the technical capabilities of a future radio telescope array for high angular resolution operation from 1.2 - 116 GHz with 10 times the sensitivity of the Jansky VLA and ALMA. The resulting KSGs, which require observations at centimeter and millimeter wavelengths that cannot be achieved by any other facility, represent a small subset of the broad range of astrophysical problems that the ngVLA will be able address. This document presents an update to the original ngVLA KSGs, taking account of new results and progress in the 7+ years since their initial presentation, again drawing on the expertise of the ngVLA Science Advisory Council and the broader community in the ngVLA Science Working Groups. As the design of the ngVLA has also matured substantially in this period, this document also briefly addresses initial expectations for ngVLA data products and processing that will be needed to achieve the KSGs. The original ngVLA KSGs endure as outstanding problems of high priority. In brief, they are: (1) Unveiling the Formation of Solar System Analogues; (2) Probing the Initial Conditions for Planetary Systems and Life with Astrochemistry; (3) Charting the Assembly, Structure, and Evolution of Galaxies from the First Billion Years to the Present; (4) Science at the Extremes: Pulsars as Laboratories for Fundamental Physics; (5) Understanding the Formation and Evolution of Stellar and Supermassive Black Holes in the Era of Multi-Messenger Astronomy.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0120,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,029

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,083 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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