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Enregistrement W4402833741 · doi:10.1109/nss/mic/rtsd57108.2024.10658440

Progress on Development of the Electron Spectrometer Telescope

2024· article· en· W4402833741 sur OpenAlexaff
Brandon A. Dyer, Xudong Cheng, Andrei Hanu, Soo Hyun Byun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotocathodes and Microchannel Plates
Établissements canadiensBruce Power (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrometerTelescopeElectronPhysicsComputer scienceAstronomyRemote sensingAerospace engineeringOpticsEngineeringGeologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pitch REsolving Spectroscopy for Electron Transport (PRESET) mission aims to measure the pitch-angle dependent electron spectrum in the outer Van Allen Belt’s. This will provide high angular resolution measurements of the electron spectrum within the loss cone for use in development of ionospheric-atmospheric models. To this end the Electron Spectrometer Telescope (EST) is being developed. The EST is a small form factor electron spectrometer based on silicon strip detectors in a telescopic configuration, read out using a set of VATA460.3 ASICs. In this paper we discuss development and testing of the EST hardware. The newly designed BB37(SS) silicon strip detectors are tested for energy and spatial resolution using a VATA460.3 ASIC designed for strip detector read-out. The results are compared with those collected using a commercial pulse processing system connected to the BB37(SS) detectors. The maximum number of strips per channel with acceptable energy resolution is determined to reduce power consumption and instrument cost. A prototype version of the EST containing the custom electronic read out is tested on a high altitude balloon flight. Performance of the current front-end and data acquisition modules and the spectra collected during the flight are discussed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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