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Enregistrement W1997702548 · doi:10.1093/mnras/stt753

A simulation-calibrated limit on the H i power spectrum from the GMRT Epoch of Reionization experiment

2013· article· en· W1997702548 sur OpenAlexafffund
Gregory Paciga, Joshua G. Albert, Kevin Bandura, Tzu‐Ching Chang, Yashwant Gupta, Christopher M. Hirata, Julia Odegova, Ue‐Li Pen, J. B. Peterson, Jayanta Roy, J. Richard Shaw, Kris Sigurdson, Tabitha Voytek

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTata Institute of Fundamental ResearchOntario Innovation TrustNational Science Foundation
Mots-clésReionizationPhysicsLimit (mathematics)RedshiftAstrophysicsSpectral densitySingular value decompositionDark AgesLyman limitMeasure (data warehouse)Spectral lineGalaxyAstronomyAlgorithmIntergalactic mediumStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Giant Metrewave Radio Telescope Epoch of Reionization experiment is an ongoing effort to measure the power spectrum from neutral hydrogen at high redshift. We have previously reported an upper limit of (70 mK)2 at wavenumbers of k ≈ 0.65 h Mpc−1 using a basic piecewise-linear foreground subtraction. In this paper, we explore the use of a singular value decomposition to remove foregrounds with fewer assumptions about the foreground structure. Using this method, we also quantify, for the first time, the signal loss due to the foreground filter and present new power spectra adjusted for this loss, providing a revised measurement of a 2σ upper limit at (248 mK)2 for k = 0.50 h Mpc−1. While this revised limit is larger than previously reported, we believe it to be more robust and still represents the best current constraint on reionization at z ≈ 8.6.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations333
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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