CLEANING THE USNO-B CATALOG THROUGH AUTOMATIC DETECTION OF OPTICAL ARTIFACTS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The USNO-B Catalog contains spurious entries that are caused by diffraction spikes and circular reflection halos around bright stars in the original imaging data. These spurious entries appear in the Catalog as if they were real stars; they are confusing for some scientific tasks. The spurious entries can be identified by simple computer vision techniques because they produce repeatable patterns on the sky. Some techniques employed here are variants of the Hough transform, one of which is sensitive to (two-dimensional) overdensities of faint stars in thin right-angle cross patterns centered on bright (< 13 mag) stars, and one of which is sensitive to thin annular overdensities centered on very bright (< 7 mag) stars. After enforcing conservative statistical requirements on spurious-entry identifications, we find that of the 1,042,618,261 entries in the USNO-B Catalog, 24,148,382 of them (2.3 percent) are identified as spurious by diffraction-spike criteria and 196,133 (0.02 percent) are identified as spurious by reflection-halo criteria. The spurious entries are often detected in more than 2 bands and are not overwhelmingly outliers in any photometric properties; they therefore cannot be rejected easily on other grounds, ie, without the use of computer vision techniques. We demonstrate our method, and return to the community in electronic form a table of spurious entries in the Catalog. Subject headings: astrometry — catalogs — methods: statistical — standards — techniques: image processing 1
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.
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 découle