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Record W3200435910 · doi:10.82308/16063

Correlator and calibration for the Canadian hydrogen intensity mapping experiment

2018· article· en· W3200435910 on OpenAlexaboutno aff
J. Castillo Mena

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typearticle
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicAstro and Planetary Science
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCalibrationIntensity (physics)Remote sensingIntensity mappingEnvironmental scienceComputer scienceGeographyMathematicsStatisticsOpticsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse décrit la conception, construction et caractérisation de l'expérience CHIME (Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment), un radiotélescope interférométrique qui mesurera l'émission des radiations à 21 cm provenant des atomes d'hydrogène neutres afin d'étudier l'histoire de l'expansion de l'univers et la nature de l'énergie sombre. Nous discutons premièrement de la motivation scientifique du télescope CHIME, sa conception et caractérisation. Nous présentons ensuite le 'CHIME pathfinder' qui est un prototype qui a servi de preuve de concept pour le développement du hardware et des techniques d'étalonnage et d'analyse des données du CHIME. Nous décrivons également le corrélateur du CHIME, qui est le plus grand corrélateur radio qui a été construit à ce jour en permettant le calcul en temps réel des tous les produits entre les 2048 entrées du télescope sur une bande passante de 400 MHz. Nous ensuite décrivons le système 'ICE', qui est le matériel et le logiciel spécialiséconçu pour effectuer l'acquisition de données, la séparation des fréquences, la réorganisation des données et leur transmission au corrélateur. Nous demontrons ensuite que le corrélateur satisfait tous les requis de l'expérience CHIME. L'un des défis les plus importants de CHIME vient de l'étalonnage précis qui est requis pour détecter les signaux de 21 cm en présence des sources astrophysiques qui sont plusieurs ordres de grandeur plus lumineuses. Nous avons utilisé le pathfinder comme une plateforme d'essaipour développer plusieurs techniques d'étalonnage des récepteurs et d'étalonnage numerique du corrélateurAfin de satisfaire les prérequis de CHIME. Nous discutons les prérequis d'étalonnage de CHIME et présentons les différentes techniques d'étalonnage, l'instrumentation, les performances actuelles avec pathfinder, et le développement vers la mise en œuvre du système d'étalonnage de CHIME.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.869
Threshold uncertainty score0.260

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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