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Enregistrement W1875342800 · doi:10.1051/0004-6361/201424945

<i>Planck</i>intermediate results

2016· article· en· W1875342800 sur OpenAlexaff
P. A. R. Ade, N. Aghanim, M. I. R. Alves, G. Aniano, M. Arnaud, M. Ashdown, J. Aumont, C. Baccigalupi, A. J. Banday, R. B. Barreiro, N. Bartolo, E. Battaner, K. Benabed, A. Benoit-Lévy, J.-P. Bernard, M. Bersanelli, P. Bielewicz, A. Bonaldi, L. Bonavera, J. R. Bond, J. Borrill, F. R. Bouchet, F. Boulanger, C. Burigana, R. C. Butler, E. Calabrese, J.-F. Cardoso, A. Catalano, A. Chamballu, H. C. Chiang, P. R. Christensen, D. L. Clements, S. Colombi, L. P. L. Colombo, F. Couchot, B. P. Crill, A. Curto, F. Cuttaia, R. D. Davies, R. J. Davis, P. de Bernardis, A. de Rosa, G. de Zotti, J. Delabrouille, C. Dickinson, J. M. Diego, H. Dole, S. Donzelli, O. Doré, M. Douspis, B. T. Draine, A. Ducout, X. Dupac, G. Efstathiou, F. Elsner, T. A. Enßlin, H. K. Eriksen, E. Falgarone, F. Finelli⋆, O. Forni, M. Frailis, A. A. Fraisse, E. Franceschi, A. Frejsel, S. Galeotta, S. Galli, K. Ganga, T. Ghosh, M. Giard, E. Gjerløw, J. González-Nuevo, K. M. Górski, A. Gregorio, A. Gruppuso, V. Guillet, F. K. Hansen, D. Hanson, D. L. Harrison, S. Henrot–Versillé, C. Hernández-Monteagudo, D. Herranz, S. R. Hildebrandt, E. Hivon, W. A. Holmes, W. Hovest, K. M. Huffenberger, G. Hurier, A. H. Jaffe, Tess Jaffe, W. C. Jones, E. Keihänen, R. Keskitalo, T. S. Kisner, R. Kneißl, J. Knoche, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, G. Lagache, J.‐M. Lamarre, A. Lasenby, M. Lattanzi, C. R. Lawrence, F. Levrier, M. Liguori, P. B. Lilje, M. Linden-Vørnle, M. López-Caniego, P. M. Lubin, J. F. Macías–Pérez, B. Maffei, D. Maino, N. Mandolesi, M. Maris, D. J. Marshall, P. G. Martin, E. Martínez-González, S. Masi, S. Matarrese, P. Mazzotta, A. Melchiorri, L. Mendes, A. Mennella, M. Migliaccio, M.-A. Miville-Deschênes, A. Moneti, L. Montier, G. Morgante, D. Mortlock, D. Munshi, J. A. Murphy, P. Naselsky, H. U. Nørgaard-Nielsen, D. Novikov, I. Novikov, C. A. Oxborrow, L. Pagano, F. Pajot, R. Paladini, D. Paoletti, F. Pasian, O. Perdereau, L. Perotto, F. Perrotta, V. Pettorino, F. Piacentini, M. Piat, S. Plaszczynski, E. Pointecouteau, G. Polenta, N. Ponthieu, L. Popa, G. W. Pratt, S. Prunet, J.‐L. Puget, J. P. Rachen, W. T. Reach, R. Rébolo, M. Reinecke, M. Remazeilles, C. Renault, I. Ristorcelli, G. Rocha, G. Roudier, J. A. Rubiño-Martín, B. Rusholme, M. Sandri, D. Santos, D. Scott, L. D. Spencer, V. Stolyarov, R. Sudiwala, R. Sunyaev, D. Sutton, A.-S. Suur-Uski, J.-F. Sygnet, J. A. Tauber, L. Terenzi, L. Toffolatti, M. Tomasi, M. Tristram, G. Umana, L. Valenziano, J. Väliviita, P. Vielva, F. Villa, L. A. Wade, B. D. Wandelt, I. K. Wehus, N. Ysard, D. Yvon, A. Zacchei, A. Zonca

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Aeronautics and Space AdministrationChina Scholarship CouncilScience and Technology Facilities CouncilTekesCentre National d’Etudes SpatialesEuropean CommissionPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLMax-Planck-GesellschaftUK Space AgencyScience Foundation Ireland
Mots-clésPhysicsAstrophysicsPlanckAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present all-sky modelling of the high resolution Planck, IRAS, and WISE infrared (IR) observations using the physical dust model presented by Draine & Li in 2007 (DL, ApJ, 657, 810). We study the performance and results of this model, and discuss implications for future dust modelling. The present work extends the DL dust modelling carried out on nearby galaxies using Herschel and Spitzer data to Galactic dust emission. We employ the DL dust model to generate maps of the dust mass surface density ΣMd, the dust optical extinction AV, and the starlight intensity heating the bulk of the dust, parametrized by Umin. The DL model reproduces the observed spectral energy distribution (SED) satisfactorily over most of the sky, with small deviations in the inner Galactic disk and in low ecliptic latitude areas, presumably due to zodiacal light contamination. In the Andromeda galaxy (M31), the present dust mass estimates agree remarkably well (within 10%) with DL estimates based on independent Spitzer and Herschel data. We compare the DL optical extinction AV for the diffuse interstellar medium (ISM) with optical estimates for approximately 2 × 105 quasi-stellar objects (QSOs) observed inthe Sloan Digital Sky Survey (SDSS). The DL AV estimates are larger than those determined towards QSOs by a factor of about 2, which depends on Umin. The DL fitting parameter Umin, effectively determined by the wavelength where the SED peaks, appears to trace variations in the far-IR opacity of the dust grains per unit AV, and not only in the starlight intensity. These results show that some of the physical assumptions of the DL model will need to be revised. To circumvent the model deficiency, we propose an empirical renormalization of the DL AV estimate, dependent of Umin, which compensates for the systematic differences found with QSO observations. This renormalization, made to match the AV estimates towards QSOs, also brings into agreement the DL AV estimates with those derived for molecular clouds from the near-IR colours of stars in the 2 micron all sky survey (2MASS). The DL model and the QSOs data are also used to compress the spectral information in the Planck and IRAS observations for the diffuse ISM to a family of 20 SEDs normalized per AV, parameterized by Umin, which may be used to test and empirically calibrate dust models. The family of SEDs and the maps generated with the DL model are made public in the Planck Legacy Archive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,028

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations148
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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