Ameliorating systematic uncertainties in the angular clustering of galaxies: a study using the SDSS-III
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the effects of potential sources of systematic error on the angular and photometric redshift, zphot, distributions of a sample of redshift 0.4 < z < 0.7 massive galaxies whose selection matches that of the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) constant-mass sample. Utilizing over 112 778 BOSS spectra as a training sample, we produce a photometric redshift catalogue for the galaxies in the Sloan Digital Sky Survey eight data release imaging area that, after masking, covers nearly one quarter of the sky (9913 deg^2). We investigate fluctuations in the number density of objects in this sample as a function of Galactic extinction, seeing, stellar density, sky background, airmass, photometric offset and North/South Galactic hemisphere. We find that the presence of stars of comparable magnitudes to our galaxies (which are not traditionally masked) effectively removes area. Failing to correct for such stars can produce systematic errors on the measured angular autocorrelation function, w(θ), that are larger than its statistical uncertainty. We describe how one can effectively mask for the presence of the stars, without removing any galaxies from the sample, and minimize the systematic error. Additionally, we apply two separate methods that can be used to correct for the systematic errors imparted by any parameter that can be turned into a map on the sky. We find that failing to properly account for varying sky background introduces a systematic error on w(θ). We measure w(θ), in four zphot slices of width 0.05 between 0.45 < zphot < 0.65, and find that the measurements, after correcting for the systematic effects of stars and sky background, are generally consistent with a generic Λ cold dark matter model, at scales up to 60°. At scales greater than 3° and zphot > 0.5, the magnitude of the corrections we apply is greater than the statistical uncertainty in w(θ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».