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Enregistrement W1420492817 · doi:10.1088/0004-6256/150/6/172

THE DIFFERENCE IMAGING PIPELINE FOR THE TRANSIENT SEARCH IN THE DARK ENERGY SURVEY

2015· article· en· W1420492817 sur OpenAlexaff
R. Keßler, J. Marriner, M. Childress, R. Covarrubias, C. B. D’Andrea, D. A. Finley, J. Fischer, R. J. Foley, D. A. Goldstein, R. Gupta, K. Kuehn, M. J. M. Marchã, R. C. Nichol, A. Papadopoulos, M. Šako, D. Scolnic, M. Smith, M. Sullivan, W. C. Wester, F. Yuan, T. M. C. Abbott, F. B. Abdalla, S. Allam, A. Benoit-Lévy, G. M. Bernstein, E. Bertin, D. Brooks, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, F. J. Castander, M. Crocce, L. N. da Costa, S. Desai, H. T. Diehl, T. F. Eifler, A. Fausti Neto, B. Flaugher, J. Frieman, D. W. Gerdes, D. Gruen, R. A. Gruendl, K. Honscheid, D. J. James, N. Kuropatkin, T. S. Li, M. A. G. Maia, J. L. Marshall, Paul Martini, C. J. Miller, R. Miquel, B. Nord, R. L. C. Ogando, K. Reil, A. K. Romer, A. Roodman, E. Sánchez, I. Sevilla-Noarbe, R. C. Smith, M. Soares-Santos, F. Sobreira, G. Tarlé, J. Thaler, R. C. Thomas, D. L. Tucker, A. R. Walker

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilOffice of ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignARC Centre of Excellence for All-Sky AstrophysicsFinanciadora de Estudos e ProjetosNational Energy Research Scientific Computing CenterOhio State UniversityU.S. Department of EnergyUniversity of ChicagoNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsPipeline (software)Dark energyTransient (computer programming)AstronomyAstrophysicsCosmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the operation and performance of the difference imaging pipeline ( DiffImg ) used to detect transients in deep images from the Dark Energy Survey Supernova program (DES-SN) in its first observing season from 2013 August through 2014 February. DES-SN is a search for transients in which ten 3 deg 2 fields are repeatedly observed in the g , r , i , z passbands with a cadence of about 1 week. The observing strategy has been optimized to measure high-quality light curves and redshifts for thousands of Type Ia supernovae (SNe Ia) with the goal of measuring dark energy parameters. The essential DiffImg functions are to align each search image to a deep reference image, do a pixel-by-pixel subtraction, and then examine the subtracted image for significant positive detections of point-source objects. The vast majority of detections are subtraction artifacts, but after selection requirements and image filtering with an automated scanning program, there are ∼130 detections per deg 2 per observation in each band, of which only ∼25% are artifacts. Of the ∼7500 transients discovered by DES-SN in its first observing season, each requiring a detection on at least two separate nights, Monte Carlo (MC) simulations predict that 27% are expected to be SNe Ia or core-collapse SNe. Another ∼30% of the transients are artifacts in which a small number of observations satisfy the selection criteria for a single-epoch detection. Spectroscopic analysis shows that most of the remaining transients are AGNs and variable stars. Fake SNe Ia are overlaid onto the images to rigorously evaluate detection efficiencies and to understand the DiffImg performance. The DiffImg efficiency measured with fake SNe agrees well with expectations from a MC simulation that uses analytical calculations of the fluxes and their uncertainties. In our 8 "shallow" fields with single-epoch 50% completeness depth ∼23.5, the SN Ia efficiency falls to 1/2 at redshift z ≈ 0.7; in our 2 "deep" fields with mag-depth ∼24.5, the efficiency falls to 1/2 at z ≈ 1.1. A remaining performance issue is that the measured fluxes have additional scatter (beyond Poisson fluctuations) that increases with the host galaxy surface brightness at the transient location. This bright-galaxy issue has minimal impact on the SNe Ia program, but it may lower the efficiency for finding fainter transients on bright galaxies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,037

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations168
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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