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Enregistrement W2104688316 · doi:10.1111/j.1365-2966.2011.20312.x

The impact of high spatial frequency atmospheric distortions on weak-lensing measurements

2012· article· en· W2104688316 sur OpenAlexaffabout
Catherine Heymans, Barnaby Rowe, Henk Hoekstra, L. Miller, T. Erben, Thomas Kitching, Ludovic Van Waerbeke

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAmplitudeAstrophysicsWeak gravitational lensingGalaxyTurbulenceAnisotropyOpticsRedshiftMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High precision cosmology with weak gravitational lensing requires a precise measure of the Point Spread Function across the imaging data where the accuracy to which high spatial frequency variation can be modelled is limited by the stellar number density across the field. We analyse dense stellar fields imaged at the Canada-France-Hawaii Telescope to quantify the degree of high spatial frequency variation in ground-based imaging Point Spread Functions and compare our results to models of atmospheric turbulence. The data shows an anisotropic turbulence pattern with an orientation independent of the wind direction and wind speed. We find the amplitude of the high spatial frequencies to decrease with increasing exposure time as $t^{-1/2}$, and find a negligibly small atmospheric contribution to the Point Spread Function ellipticity variation for exposure times $t>180$ seconds. For future surveys analysing shorter exposure data, this anisotropic turbulence will need to be taken into account as the amplitude of the correlated atmospheric distortions becomes comparable to a cosmological lensing signal on scales less than $\sim 10$ arcminutes. This effect could be mitigated, however, by correlating galaxy shear measured on exposures imaged with a time separation greater than 50 seconds, for which we find the spatial turbulence patterns to be uncorrelated.

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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