Checking the LuSci profile restoration
Notice bibliographique
Résumé
Lunar scintillometer, LuSci, serves for measurement of surface-layer turbulence at a number of established and new sites. An original 4-channel prototype worked at CTIO and at LCO, while 6-channel instruments are being used by ESO. Methods of extracting turbulence profile (TP) C 2 n(h) from scintillation covariances are still a subject of research. Of interest are the accuracy and robustness of restored TPs. The linear method of “layers ” [2] was replaced in 2008 by a more elaborate model-fitting, representing the TP by linear (in log-log coordinates) segments between selected pivot points [4]. This technique is inspired by data analysis of SHABAR [1]. Meanwhile, the scintillometer array developed by the University of Vancouver fits data with double-exponential model [5]. It was demonstrated that the pivot-point method (PPM) produces results not very different from the previous layers method when applied to the 4-channel prototype [4]. However, the TPs derived from the 6-element LuScis systematically show low C 2 n values at the 16-m point, which is un-realistic. Limited comparison of LuSci with SL-SLODAR at Paranal in October 2008 also demonstrated this effect. The reliability of the PPM is thus put in question, warranting further study. 2 Input data Data from the ESO LuSci-1 instrument at Paranal on the nights of January 8,9,11 2009 was used to test the restoration. For the first 2 nights, the data were filtered by A.Berdja to remove a small fraction of faulty measurements, for Jan. 11 the data are not yet filtered. The covariances are written in the.dat file in the following order: variances for 6 channels, covariances of ch.0 with channels 1-5, covariances of ch.2 with chs. 2-5, etc. Figure 1 plots the covariances averaged for the whole night in the same order as redorded in.dat. The covariances
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».