Aperture Photometry Tool Versus SExtractor for Noncrowded Fields
Notice bibliographique
Résumé
Outputs from new software program Aperture Photometry Tool (APT) are compared with similar outputs from SExtractor for sources extracted from R -band optical images acquired by the Palomar Transient Factory (PTF), infrared mosaics constructed from Spitzer Space Telescope images, and a processed visible/near-infrared image from the Hubble Legacy Archive (HLA). Two large samples from the PTF images are studied, each containing around 3 × 10 3 sources from noncrowded fields. The median values of source-intensity relative percentage differences between the two software programs, computed separately for two PTF samples, are +0.13% and +0.17%, with corresponding statistical dispersions of 1.43% and 1.84%, respectively. For the Spitzer mosaics, a similar large sample of extracted sources for each of channels 1–4 of Spitzer 's Infrared Array Camera (IRAC) are analyzed with two different sky annulus sizes, and we find that the median and modal values of source-intensity relative percentage differences between the two software programs are between -0.5% and +2.0%, and the corresponding statistical dispersions range from 1.4 to 6.7%, depending on the Spitzer IRAC channel and sky annulus. The results for the HLA image are mixed, as might be expected for a moderately crowded field. The comparisons for the three different kinds of images show that there is generally excellent agreement between APT and SExtractor. Differences in source-intensity uncertainty estimates for the PTF images amount to less than 3% for the PTF sources, and these are potentially caused by SExtractor's omission of the sky background uncertainty term in the formula for source-intensity uncertainty, as well as differing methods of sky background estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».