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Enregistrement W1973494972 · doi:10.1051/0004-6361/201116484

<i>Planck</i>early results. V. The Low Frequency Instrument data processing

2011· article· en· W1973494972 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilNational Aeronautics and Space AdministrationChina Scholarship CouncilMax-Planck-GesellschaftCentre National de la Recherche ScientifiqueBundesministerium für Wirtschaft und TechnologieAcademy of FinlandEuropean Space AgencyOffice of ScienceDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtNational Energy Research Scientific Computing CenterCentre National d’Etudes SpatialesMax-Planck-Institut für AstrophysikU.S. Department of Energy
Mots-clésNoise (video)Cosmic microwave backgroundCalibrationPlanckSkyCosmic background radiationData processingStatistical noiseMicrowave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the processing of data from the Low Frequency Instrument (LFI) used in production of the Planck Early Release Compact Source Catalogue (ERCSC). In particular, we discuss the steps involved in reducing the data from telemetry packets to cleaned, calibrated, time-ordered data (TOD) and frequency maps. Data are continuously calibrated using the modulation of the temperature of the cosmic microwave background radiation induced by the motion of the spacecraft. Noise properties are estimated from TOD from which the sky signal has been removed using a generalized least square map-making algorithm. Measured 1/f noise knee-frequencies range from ~100 mHz at 30 GHz to a few tens of mHz at 70GHz. A destriping code (Madam) is employed to combine radiometric data and pointing information into sky maps, minimizing the variance of correlated noise. Noise covariance matrices required to compute statistical uncertainties on LFI and Planck products are also produced. Main beams are estimated down to the ≈−10dB level using Jupiter transits, which are also used for geometrical calibration of the focal plane.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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