<i>AEGIS-X:</i> THE <i>CHANDRA</i> DEEP SURVEY OF THE EXTENDED GROTH STRIP
Notice bibliographique
Résumé
We present the AEGIS-X survey, a series of deep Chandra ACIS-I observations of the Extended Groth Strip. The survey comprises pointings at eight separate positions, each with nominal exposure of 200 ks, covering a total area of approximately 0.67 deg 2 in a strip of length 2 degrees. We describe in detail an updated version of our data reduction and point-source-detection algorithms used to analyze these data. A total of 1325 band-merged sources have been found to a Poisson probability limit of 4 × 10 −6 , with limiting fluxes of 5.3 × 10 −17 erg cm 2 s −1 in the soft (0.5–2 keV) band and 3.8 × 10 −16 erg cm −2 s −1 in the hard (2–10 keV) band. We present simulations verifying the validity of our source-detection procedure and showing a very small, <1.5%, contamination rate from spurious sources. Optical/NIR counterparts have been identified from the DEEP2, CFHTLS, and Spitzer /Infrared Array Camera (IRAC) surveys of the same region. Using a likelihood ratio method, we find optical counterparts for 76% of our sources, complete to R AB = 24.1, and, of the 66% of the sources that have IRAC coverage, 94% have a counterpart to a limit of 0.9 μJy at 3.6 μm ( m AB = 23.8). After accounting for (small) positional offsets in the eight Chandra fields, the astrometric accuracy of Chandra positions is found to be 0 8 rms; however, this number depends both on the off-axis angle and the number of detected counts for a given source. All data products described in this paper are made available via a public Web site.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».