The Shear Testing Programme – I. Weak lensing analysis of simulated ground-based observations
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 Shear Testing Programme (STEP) is a collaborative project to improve the accuracy and reliability of all weak lensing measurements in preparation for the next generation of wide-field surveys. In this first STEP paper, we present the results of a blind analysis of simulated ground-based observations of relatively simple galaxy morphologies. The most successful methods are shown to achieve percent level accuracy. From the cosmic shear pipelines that have been used to constrain cosmology, we find weak lensing shear measured to an accuracy that is within the statistical errors of current weak lensing analyses, with shear measurements accurate to better than 7 per cent. The dominant source of measurement error is shown to arise from calibration uncertainties where the measured shear is over or underestimated by a constant multiplicative factor. This is of concern as calibration errors cannot be detected through standard diagnostic tests. The measured calibration errors appear to result from stellar contamination, false object detection, the shear measurement method itself, selection bias and/or the use of biased weights. Additive systematics (false detections of shear) resulting from residual point-spread function anisotropy are, in most cases, reduced to below an equivalent shear of 0.001, an order of magnitude below cosmic shear distortions on the scales probed by current surveys. Our results provide a snapshot view of the accuracy of current ground-based weak lensing methods and a benchmark upon which we can improve. To this end we provide descriptions of each method tested and include details of the eight different implementations of the commonly used Kaiser, Squires & Broadhurst method (KSB+) to aid the improvement of future KSB+ analyses.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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