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Enregistrement W7064940992

Data Reduction pipeline for MOST Guide Stars and Application to two Observing Runs. Veröffentlichungen der Kommission für Astronomie|Communications in Asteroseismology|Communications in Asteroseismology 156 156|

2008· other· en· W7064940992 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOesterreichisches Musiklexikon online (Institut für kunst- und musikhistorische Forschungen der Österreichischen Akademie der Wissenschaften) · 2008
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectrical and Electromagnetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieAustrian Science FundCanadian Space AgencyNational Science Foundation
Mots-clésAsteroseismologyPipeline (software)Data reductionReduction (mathematics)Stars
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Data Reduction pipeline for MOST 1 Guide Star data is presented together with the results obtained for two observing runs in 2004 (i.e.κ 1 Ceti 2004 and HR 1217 2004 runs) containing four and seven Guide Stars respectively.Among these Guide Stars, four are clearly variable with only one known before the MOST observations: the long period variable HD 24338 (M2III).The data reduction relies on the decorrelation technique employed by Reegen et al. (2006) for their data reduction pipeline of MOST Fabry targets.The main difference is that the MOST Guide Star data include no background information.A coarse on-board background subtraction is performed, but leaves considerable residual stray light in the data, which is subject to a more sophisticated reduction 1 Based on data from the MOST (Microvariability & Oscillation of STars) satellite, a Canadian Space Agency mission jointly operated by Dynacon, Inc., the University of Toronto Institute of Aerospace Studies, and the University of British Columbia, with assistance from the University of Vienna, Austria.technique.Since at least four stars are observed simultaneously, common features of the light curves can be recognized and removed.Among different data reduction methods, the decorrelation technique is more versatile and often has better results than differential photometry or data smoothing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,099

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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 présentnon

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