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Enregistrement W2056980120 · doi:10.1017/pasa.2012.001

An Efficient Approach to Obtaining Large Numbers of Distant Supernova Host Galaxy Redshifts

2013· article· en· W2056980120 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Australia · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of VictoriaDefence Research and Development CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftGalaxySupernovaSkySpectrographTelescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use the wide-field capabilities of the 2 degree field fibre positioner and the AAOmega spectrograph on the Anglo-Australian Telescope (AAT) to obtain redshifts of galaxies that hosted supernovae during the first 3 years of the Supernova Legacy Survey (SNLS). With exposure times ranging from 10 to 60 ks per galaxy, we were able to obtain redshifts for 400 host galaxies in two SNLS fields, thereby substantially increasing the total number of SNLS supernovae with host galaxy redshifts. The median redshift of the galaxies in our sample that hosted photometrically classified Type Ia supernovae (SNe Ia) is z ~ 0.77, which is 25% higher than the median redshift of spectroscopically confirmed SNe Ia in the 3-year sample of the SNLS. Our results demonstrate that one can use wide-field fibre-fed multi-object spectrographs on 4-m telescopes to efficiently obtain redshifts for large numbers of supernova host galaxies over the large areas of the sky that will be covered by future high-redshift supernova surveys, such as the Dark Energy Survey.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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