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Enregistrement W2035118519 · doi:10.1086/316520

Photometric Recovery of Crowded Stellar Fields Observed with<i>HST</i>/WFPC2 and the Effects of Confusion Noise on the Extragalactic Distance Scale

2000· article· en· W2035118519 sur OpenAlexaff
Laura Ferrarese, N. A. Silbermann, J. R. Mould, P. B. Stetson, Abhijit Saha, Wendy L. Freedman, Robert C. Kennicutt

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensDominion Astrophysical Observatory
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCepheid variablePhotometry (optics)PhysicsAstrophysicsSkyAstronomyConfusionStarsHubble space telescopeAdvanced Camera for SurveysLimiting magnitude

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the limits of photometric reductions of crowded stellar fields observed with the Wide Field and Planetary Camera 2 on board the Hubble Space Telescope. Two photometric procedures, based on the DoPHOT and DAOPHOT/ALLFRAME programs, are tested, and the effects of crowding, complex sky background, and cosmic-ray contamination are discussed using an extensive set of artificial star simulations. As a specific application of the results presented in this paper, we assess the magnitude of photometric biases on programs aimed at finding Cepheids and determining distances. We find that while the photometry in individual images can be biased too bright by up to 0.2 mag in the most crowded fields due to confusion noise, the effects on distance measurements based on Cepheid variables are insignificant, less than 0.02 mag (1% in distance) even in the most problematic cases. This result, which is at odds with claims that have recently surfaced in the literature, is due to the strict criteria applied in the selection of the variable stars, and the photometric cross-checks made possible by the availability of multiple exposures in different filters which characterize Cepheid observations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,340

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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