Spectrum Classification of the Quasars from SDSS with the Redshift z~3 with PCA
Notice bibliographique
Résumé
The spectrum lines of different quasars (QSOs) have been investigated, emphasis on the weak emission lines existent in the Lyα forest region using principal component analysis method (PCA) in the wavelength range from 1020 to 1600Å. The first, the second and the third principal component spectra (PCS) involve 63.4, 14.5 and 6.2% of the variance respectively, as the first seven PCS involve 96.1% of the total variance. The first PCS contain peak from high ionization emission lines namely the emission lines of Lyα and Lyβ (OVI, NV, SiIV, and CIV), these peaks are sharp and strong and the second PCS has peaks from low ionization emission lines (FeII, FeIII, SiII, and CII) that these emission lines are wide and almost rounded. By using the PCS, can be produced the QSO spectra artificially that are useful for investigation of how to discover QSOs and their continuum spectrum classification. By using the weights of the first two PCS can be defined five classes: class Zero and classes from ItoIV, these classifications will help to discover the continuum spectrum in the Lyα forest. 21 continuum (Listed in Table 1) have been used upon spectrum of bright QSOs from SDSS with z~3 and a signal to noise ratio more than 20 (S/N>20) and apparent magnitude less than 18 (mg<18). Initially, by investigating the spectrum of each one of these QSOs, the QSOs were classified and the peak of emission line of Lyα belonging to each one of classes was investigated. In the rest, the result mean spectrum of 21 QSOs were compared with mean spectrum of 50 QSOs with redshift 0.14
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».