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Enregistrement W1658947143 · doi:10.1088/0004-6256/150/1/19

OBSERVING STRATEGY FOR THE SDSS-IV/MaNGA IFU GALAXY SURVEY

2015· article· en· W1658947143 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryLeibniz-GemeinschaftUniversity of Colorado BoulderSmithsonian Astrophysical ObservatoryMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikYork UniversityLeverhulme TrustCarnegie Institution for ScienceInstituto de Astrofísica de CanariasYale UniversityUniversity of TorontoCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityNew Mexico State UniversityVanderbilt UniversityUniversity of PortsmouthSmithsonian Institution
Mots-clésPhysicsGalaxyAstronomyAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) is an integral-field spectroscopic survey that is one of three core programs in the fourth-generation Sloan Digital Sky Survey (SDSS-IV). MaNGA's 17 pluggable optical fiber-bundle integral field units (IFUs) will observe a sample of 10,000 nearby galaxies distributed throughout the SDSS imaging footprint (focusing particularly on the North Galactic Cap). In each pointing these IFUs are deployed across a 3field; they yield spectral coverage 3600-10300 at a typical resolution R 2000, and sample the sky with 2 diameter fiber apertures with a total bundle fill factor of 56%. Observing over such a large field and range of wavelengths is particularly challenging for obtaining uniform and integral spatial coverage and resolution at all wavelengths and across each entire fiber array. Data quality is affected by the IFU construction technique, chromatic and field differential refraction, the adopted dithering strategy, and many other effects. We use numerical simulations to constrain the hardware design and observing strategy for the survey with the aim of ensuring consistent data quality that meets the survey science requirements while permitting maximum observational flexibility. We find that MaNGA science goals are best achieved with IFUs composed of a regular hexagonal grid of optical fibers with rms displacement of 5 m or less from their nominal packing position; this goal is met by the MaNGA hardware, which achieves 3 m rms fiber placement. We further show that MaNGA observations are best obtained in sets of three 15 minute exposures dithered along the vertices of a 1.44 arcsec equilateral triangle; these sets form the minimum observational unit, and are repeated as needed to achieve a combined signal-to-noise ratio of 5 -1 per fiber in the r-band continuum at a surface brightness of 23 AB arcsec -2 . In order to ensure uniform coverage and delivered image quality, we require that the exposures in a given set be obtained within a 60 minute interval of each other in hour angle, and that all exposures be obtained at airmass 1.2 (i.e., within 1-3 hr of transit depending on the declination of a given field).

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,192 · 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