<i>Planck</i>2013 results. X. HFI energetic particle effects: characterization, removal, and simulation
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
We describe the detection, interpretation, and removal of the signal resulting from interactions of high energy particles with the Planck High Frequency Instrument (HFI). There are two types of interactions: heating of the 0.1 K bolometer plate; and glitches in each detector time stream. The transient responses to detector glitch shapes are not simple single-pole exponential decays and fall into three families. The glitch shape for each family has been characterized empirically in flight data and these shapes have been used to remove glitches from the detector time streams. The spectrum of the count rate per unit energy is computed for each family and a correspondence is made to the location on the detector of the particle hit. Most of the detected glitches are from Galactic protons incident on the die frame supporting the micro-machined bolometric detectors. In the Planck orbit at L2, the particle flux is around 5 cm -2 s -1 and is dominated by protons incident on the spacecraft with energy >39 MeV, at a rate of typically one event per second per detector. Different categories of glitches have different signatures in the time stream. Two of the glitch types have a low amplitude component that decays over nearly 1 s. This component produces excess noise if not properly removed from the time-ordered data. We have used a glitch detection and subtraction method based on the joint fit of population templates. The application of this novel glitch subtraction method removes excess noise from the time streams. Using realistic simulations, we find that this method does not introduce signal bias into the Planck data.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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