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Enregistrement W6948116916 · doi:10.48550/arxiv.0806.0776

Technical improvements and performances of SpIOMM: an imaging Fourier transform spectrometer for astronomy

2008· preprint· en· W6948116916 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelescopeSpectrometerMetrologyInstrumentation (computer programming)SkyNear-infrared spectroscopyInterferometryTransmission (telecommunications)Observatory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the most recent technical improvements on SpIOMM, an Imaging Fourier Transform Spectrometer (IFTS) attached to the 1.6 telescope of the Mont Mégantic Observatory. The recent development of SpIOMM demonstrates that the concept of IFTS for ground telescopes is a promising astronomical 3D spectroscopy technique for multi-object spectroscopy and multi-band imaging. SpIOMM has been developed through a collaboration between Université Laval and the industry (ABB Bomem). It is designed for optical observations from the near UV (350 nm) to the near IR (850 nm) with variable spectral resolution. The circular FOV of the instrument covers 12 arcmin in diameter. We have recently improved the servo system algorithm which now controls the mirror displacement and alignment at a rate of ~7000Hz. Hardware improvements to the servo and the metrology system will be described along with their impacts on performance in the laboratory and in observing conditions. The instrument has successfully been operated at the 1.6 meter telescope this year using the revised control systems and acquired several datacubes. We will discuss some issues regarding the sensitivity to environmental conditions implied by the use of such an instrument. An overview of the datacube reduction procedure will show some solutions proposed for observational problems encountered that affect the quality of the data such as sky transmission variations, wind, changing gravity vector and temperature.

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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,906

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,148 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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