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Enregistrement W1572376656 · doi:10.1086/524677

An Improved Photometric Calibration of the Sloan Digital Sky Survey Imaging Data

2008· article· en· W1572376656 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryU.S. Naval ObservatoryFermilabMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-GesellschaftChinese Academy of SciencesUniversity of CambridgeNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthUniversität BaselUniversity of PittsburghJohns Hopkins UniversityOhio State UniversityU.S. Department of EnergyPrinceton UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationDrexel UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationCase Western Reserve University
Mots-clésSkyCalibrationRemote sensingObservatoryPoint (geometry)Computer scienceEnvironmental sciencePhysicsOpticsAstrophysicsGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an algorithm to photometrically calibrate wide field optical imaging surveys, that simultaneously solves for the calibration parameters and relative stellar fluxes using overlapping observations. The algorithm decouples the problem of "relative" calibrations, from that of "absolute" calibrations; the absolute calibration is reduced to determining a few numbers for the entire survey. We pay special attention to the spatial structure of the calibration errors, allowing one to isolate particular error modes in downstream analyses. Applying this to the Sloan Digital Sky Survey imaging data, we achieve ~1% relative calibration errors across 8500 sq.deg. in griz; the errors are ~2% for the u band. These errors are dominated by unmodelled atmospheric variations at Apache Point Observatory. These calibrations, dubbed "ubercalibration", are now public with SDSS Data Release 6, and will be a part of subsequent SDSS data releases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · 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