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Enregistrement W6968318530 · doi:10.5281/zenodo.15969950

SETI Post-Detection: Transforming Future Research for Unprecedented Technosignature Discoveries

2025· article· en· W6968318530 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace Science and Extraterrestrial Life
Établissements canadiensNortel (Canada)York University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSearch for extraterrestrial intelligencePreparednessGrand ChallengesWork (physics)White paperKey (lock)Transdisciplinarity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This white paper highlights the work that is needed to anticipate the challenges and societal impacts of a possible technosignature detection. We recommend practical steps to strengthen NASA’s astrobiology agenda, guided by the existing interdisciplinary framework of the SETI Post- Detection Hub (est. 2022) at the University of St Andrews, which emphasizes comprehensive preparedness across science, society, governance, and communication. NASA can significantly enhance readiness by supporting deep interdisciplinary integration, funding SETI post-detection research infrastructure, and cultivating international collaboration. We outline six key dimensions of readiness-directed evidence-based research: cross-divisional methodologies, humanities and social sciences integration, communication, strategic foresight, and development of resilient global infrastructures.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0200,026
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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