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Enregistrement W7075698841

Considerations for a next-generation Great Observatory class space-based interferometer for far-infrared astronomy

2024· article· en· W7075698841 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueScience and Technology Facilities Council · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésObservatoryInterferometryClass (philosophy)Ultraviolet astronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astronomy at far-infrared (far-IR) wavelengths is essential to our understanding of the evolution of the cosmos, from the star formation history of galaxies to how the ice distribution affects the formation of extrasolar planetary systems.The Hubble Space Telescope, James Webb Space Telescope, and the Atacama Large Millimeter Array have already produced ground-breaking astronomical observations with high angular resolution spanning the visible to sub-millimetre wavelength regimes.However, this presents a gap in the far-IR, from roughly 30-400 µm, where ground-based observations are largely intractable due to the opacity of Earth's atmosphere.Indeed, no telescope, observatory, or interferometry array has ever achieved sub-arcsecond angular resolution over this wavelength range.A space-based solution is needed.However, a space-based far-IR telescope capable of subarcsecond angular resolution and high sensitivity, at a cost comparable to the largest space missions to date, presents unique physical, practical, and engineering challenges.In this paper, we envisage what a far-IR Great Observatory class mission might look like in the context of the already-studied Origins Space Telescope (OST) and the Space Infrared Interferometric Telescope (SPIRIT).We begin with a historical reflection of far-IR missions, including OST and the recommendations by the Astro2020 Decadal Survey for a de-scoped mission.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0140,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,006

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,167 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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