Warm Calibration Unit (WCU) für METIS/ELT: die WCU in Phase C und Phase D des Projekts
Bibliographic record
Abstract
Ich stelle unser Nachfolgeprojekt 05A20PK2 vor, das auf die Entwicklung der Warm Calibration Unit (WCU) für METIS abzielt, eines der für 2030 geplanten First-Light-Instrumente am E-ELT. Die WCU ist ein entscheidendes, in sich geschlossenes Subsystem von METIS für die absolute Kalibrierung sowohl im On-Sky-Betrieb als auch für die Installationsphase. In dieser Phase des Projekts haben wir die Final Design Review erfolgreich erreicht und bestanden. Wir haben durch kritische Überprüfung unsere Kalibrierungstechniken und -pläne unter Verwendung modernster Hardware validiert, um den wissenschaftlichen Ertrag von METIS zu maximieren. Durch unseren Beitrag zu METIS werden wir die Beteiligung deutscher Universitäten an einem wichtigen europäischen Projekt stärken und dazu beitragen, GTO-Zeit für dieses Instrument zu gewinnen. Dies ist eine einmalige Gelegenheit, die akademische Forschung in unserem Institut an neue Grenzen der Astrophysik zu bringen, um unseren (inter)nationalen Standard aufrechtzuerhalten. Ich berichte über das endgültige Design, die Analyse, das Prototyping und den Test der erforderlichen Funktionalitäten der WCU. Wir haben Ansätze verwendet, die auf neuen photonischen Technologien (IR-Faser, Quantenkaskadenlaser) basieren, um stabile Kalibrierungsstrategien zu liefern. Unsere Arbeit entspricht den Förderzielen der ursprünglichen Bekanntmachung. Ich berichte auch über die Auswirkungen der Coronavirus-Krise auf die Durchführung des Projekts.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.012 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".