MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1842313348 · doi:10.1088/0004-637x/762/1/10

THE ATACAMA COSMOLOGY TELESCOPE: DATA CHARACTERIZATION AND MAPMAKING

2012· article· en· W1842313348 sur OpenAlexafffund
Rolando Dünner, Matthew Hasselfield, Tobias A. Marriage, Jonathan Sievers, Viviana Acquaviva, Graeme E. Addison, P. A. R. Ade, Paula Aguirre, M. Amiri, John W. Appel, L. Felipe Barrientos, E. S. Battistelli, J. Richard Bond, Ben Brown, B. Burger, Erminia Calabrese, Jay Chervenak, Sudeep Das, Mark J. Devlin, Simon Dicker, W. B. Doriese, Joanna Dunkley, Thomas Essinger-Hileman, R. P. Fisher, Megan Gralla, Joseph W. Fowler, Amir Hajian, M. Halpern, Carlos Hernández-Monteagudo, G. C. Hilton, Matt Hilton, Adam D. Hincks, Renée Hložek, K. M. Huffenberger, David H. Hughes, John P. Hughes, L. Infante, K. D. Irwin, Jean Baptiste Juin, Madhuri Kaul, Jeff Klein, Arthur Kosowsky, Judy M. Lau, M. Limon, Yen‐Ting Lin, Thibaut Louis, Robert H. Lupton, Danica Marsden, Krista Martocci, P. Mauskopf, F. Menanteau, Kavilan Moodley, H. Moseley, Calvin B. Netterfield, Michael D. Niemack, Michael R. Nolta, Lyman A. Page, Lucas Parker, Bruce Partridge, H. Quintana, Beth Reid, Neelima Sehgal, Blake D. Sherwin, David N. Spergel, Suzanne T. Staggs, Daniel S. Swetz, Eric R. Switzer, Robert Thornton, Hy Trac, C. Tucker, Ryan Warne, G. W. Wilson, Edward J. Wollack, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaUniversity of TorontoFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasScience and Technology Facilities CouncilCentro de Astrofísica y Tecnologías AfinesGovernment of OntarioNational Science FoundationCompute CanadaUniversity of PennsylvaniaPrinceton UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsCosmologyAstronomyTelescopeAstrophysicsObservational cosmologyCharacterization (materials science)Dark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a description of the data reduction and mapmaking pipeline used for the 2008 observing season of the Atacama Cosmology Telescope (ACT). The data presented here at 148 GHz represent 12% of the 90 TB collected by ACT from 2007 to 2010. In 2008 we observed for 136 days, producing a total of 1423 hr of data (11 TB for the 148 GHz band only), with a daily average of 10.5 hr of observation. From these, 1085 hr were devoted to an 850 deg 2 stripe (11.2 hr by 9 1) centered on a declination of −52 7, while 175 hr were devoted to a 280 deg 2 stripe (4.5 hr by 4 8) centered at the celestial equator. The remaining 163 hr correspond to calibration runs. We discuss sources of statistical and systematic noise, calibration, telescope pointing, and data selection. For the 148 GHz band, out of 1260 survey hours and 1024 detectors in the array, 816 hr and 593 effective detectors remain after data selection, yielding a 38% survey efficiency. The total sensitivity in 2008, determined from the noise level between 5 Hz and 20 Hz in the time-ordered data stream (TOD), is in cosmic microwave background units. Atmospheric brightness fluctuations constitute the main contaminant in the data and dominate the detector noise covariance at low frequencies in the TOD. The maps were made by solving the least-squares problem using the Preconditioned Conjugate Gradient method, incorporating the details of the detector and noise correlations. Simulations, as well as cross-correlations with Wilkinson Microwave Anisotropy Probe sky maps on large angular scales, reveal that our maps are unbiased at multipoles ℓ > 300. This paper accompanies the public release of the 148 GHz southern stripe maps from 2008. The techniques described here will be applied to future maps and 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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations98
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Astrophysical JournalMême sujetGalaxies: Formation, Evolution, PhenomenaTravaux en français237 207