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Enregistrement W4413321724 · doi:10.1109/antem64578.2025.11114118

Design and Operations of ArcticSat, a Passive Radiometer Cubesat for Northern Canada

2025· article· en· W4413321724 sur OpenAlexafffundabout
Andrew S. Bowman, Dustin Isleifson, Philip Ferguson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésCubeSatRadiometerRemote sensingComputer scienceEnvironmental scienceGeologyEngineeringAerospace engineeringSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic communities of Canada have generational knowledge of sea ice passed down to ensure their safety. However, climate change has significantly impacted the livelihood of these communities, who rely on sea ice for travel, hunting, and fishing. While other satellite missions have been collecting sea ice data, ArcticSat strives to provide direct and fast data access for northern communities, particularly through co-development with the community of Chesterfield Inlet, Nunavut, Canada. This paper describes the design specifications and Concept of Operations (ConOps) for ArcticSat, a <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$10 ~\text{cm} \times 10 ~\text{cm} \times 30 \text{cm}$</tex> CubeSat carrying a passive radiometer in a polar orbit. ArcticSat will use a single reaction wheel to point the radiometer toward a ground target. The collected data will be downlinked to the C-CORE ground station in Inuvik, Northwest Territories. The mission's frequent passes over the ground station allow fast access to the sea ice data, which will be delivered to northern communities through SIKU, the Indigenous knowledge social network.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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