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Enregistrement W4405260700 · doi:10.1080/14777622.2024.2439789

Losing Our Dark Skies: The Space-Biased Medium of Satellite Megaconstellations

2024· article· en· W4405260700 sur OpenAlexaff
Samuel P. Garland

Notice bibliographique

RevueAstropolitics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace debrisSatelliteSkyScrutinyAstronomySpace (punctuation)PhysicsTelecommunicationsComputer scienceLawPolitical scienceSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the technological risk of communications satellites assembled into globally spanning arrays known as megaconstellations. SpaceX’s Starlink system is by far the largest, with the company having deployed several thousand units in low Earth orbit and planning to launch tens of thousands more. Starlink has been the subject of media scrutiny as light reflecting off these satellites, and the background electronic noise they emanate, impedes astronomical observation. Such infrastructure in increasingly crowded orbital shells is at a heightened risk of collision, which can break into smaller fragments and cause the proliferation of orbital space debris. The consequences of mounting economic pressures for satellite technologies is that Earth’s skies will be increasingly diffusely brightened, obscuring the cosmos and the stars. Without effective regulation on access to space and orbital debris, the dark nighttime sky, which has been shared for all of history, is threatened. To analyze this unfolding possibility induced by technological innovation, this article draws from Harold A. Innis’ theory of space-time bias to contend that communications satellite megaconstellations are a result of our modern civilization’s fixation with the present moment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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