MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405676837 · doi:10.46620/ursi_rsrc24/0799iia6710

Radio-frequency Interference Characterization and Mitigation for SARAS Experiment

2024· article· en· W4405676837 sur OpenAlexaboutno aff
Girish Baragur Seshagiriyappa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet of Things and Social Network Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterference (communication)Radio frequencyCo-channel interferenceCharacterization (materials science)Electromagnetic interferenceComputer scienceAdjacent-channel interferenceElectronic engineeringTelecommunicationsPhysicsEngineeringOpticsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the Big Bang to the present, over the last 14 billion years, the Universe has undergone a series of crucial transformations.The emergence of the first stars and galaxies -called the Cosmic Dawn (CD) -and the subsequent ionization of the Universe, referred to as the epoch of reionization (EoR), constitute one such crucial period in cosmic evolution history.This period led to the formation of further structures that evolved into the Universe we see today.Very little is known about this crucial period due to the lack of observations.The 21-cm (1420 MHz) hyperfine transition of neutral hydrogen, redshifted to a frequency range of 40 MHz to 200 MHz from these cosmic times, has been recognized as an important probe of the physics of CD/EoR.Detection of this signal will provide insights into the properties of the first sources that lit up the Universe.Worldwide, there are several experiments to detect this elusive signal: SARAS (RRI, India), EDGES (US), PRIzM (Canada), High-z (US), and LEDA (US).In addition, several more experiments are being developed and commissioned.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInternet of Things and Social Network InteractionsTravaux en français237 207