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Enregistrement W2127193339 · doi:10.1086/497917

The Fourth Data Release of the Sloan Digital Sky Survey

2006· article· en· W2127193339 sur OpenAlexaff
Jennifer Adelman-McCarthy, Marcel A. Agüeros, S. Allam, Kurt S. Anderson, Scott F. Anderson, James Annis, Neta A. Bahcall, I. K. Baldry, John C. Barentine, Andreas A. Berlind, Mariangela Bernardi, Michael R. Blanton, William N. Boroski, H. Brewington, J. Brinchmann, J. Brinkmann, Robert J. Brunner, Tamás Budavári, Larry Carey, Michael A. Carr, Andrew J. Connolly, István Csabai, Paul C. Czarapata, Julianne J. Dalcanton, Mamoru Doi, Feng Dong, Daniel J. Eisenstein, Michael L. Evans, Xiaohui Fan, Douglas P. Finkbeiner, S. D. Friedman, Joshua A. Frieman, M. Fukugita, Bruce Gillespie, Karl Glazebrook, Jim Gray, E. K. Grebel, James E. Gunn, Vijay K. Gurbani, E. de Haas, Patrick B. Hall, Frederick H. Harris, Michael Harvanek, S. L. Hawley, J. J. E. Hayes, John S. Hendry, G. S. Hennessy, Robert B. Hindsley, Christopher M. Hirata, Craig J. Hogan, David W. Hogg, D. Holmgren, Jon A. Holtzman, Shinichi Ichikawa, Željko Ivezić, Sebastian Jester, David E. Johnston, A. M. Jorgensen, Mario Jurić, S. Kent, S. J. Kleinman, G. R. Knapp, A. Y. Kniazev, Richard G. Kron, J. Krzesiński, N. Kuropatkin, Donald Q. Lamb, Hubert Lampeitl, Brian Lee, R. French Leger, H. Lin, Daniel C. Long, J. Loveday, Robert H. Lupton, B. Margon, David Martínez‐Delgado, Rachel Mandelbaum, Takahiko Matsubara, P. McGehee, Timothy A. McKay, Avery Meiksin, Jeffrey A. Munn, Reiko Nakajima, Thomas Nash, Eric H. Neilsen, Heidi Jo Newberg, Peter R. Newman, R. C. Nichol, Tom Nicinski, M. A. Nieto‐Santisteban, A. Nitta, William O’Mullane, Sadanori Okamura, Russell Owen, Nikhil Padmanabhan, George Pauls, J. Peoples, Jeffrey R. Pier, Adrian Pope, D. Pourbaix, Thomas Quinn, Gordon T. Richards, M. Richmond, Constance M. Rockosi, David J. Schlegel, Donald P. Schneider, Joshua Schroeder, Ryan Scranton, Uroš Seljak, E. Sheldon, K. Shimasaku, J. A. Smith, V. Smolčić, Stephanie A. Snedden, Chris Stoughton, Michael A. Strauss, Mark SubbaRao, Alexander S. Szalay, István Szapudi, Paula Szkody, Max Tegmark, Aniruddha R. Thakar, D. L. Tucker, Alan Uomoto, D. E. vanden Berk, Jan Vandenberg, Michael S. Vogeley, W. Voges, Nicole P. Vogt, Lucianne M. Walkowicz, David H. Weinberg, Andrew A. West, Simon D. M. White, Yongzhong Xu, B. Yanny, D. R. Yocum, Donald G. York, Idit Zehavi, S. Zibetti, D. B. Zucker

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkyQuasarPhysicsGalaxyAstrophysicsStarsAstronomyRedshiftMilky WayData qualityDigital dataComputer scienceTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the Fourth Data Release of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), including all survey-quality data taken through 2004 June. The data release includes five-band photometric data for 180 million objects selected over 6670 deg 2 and 673,280 spectra of galaxies, quasars, and stars selected from 4783 deg 2 of those imaging data using the standard SDSS target selection algorithms. These numbers represent a roughly 27% increment over those of the Third Data Release; all the data from previous data releases are included in the present release. The Fourth Data Release also includes an additional 131,840 spectra of objects selected using a variety of alternative algorithms, to address scientific issues ranging from the kinematics of stars in the Milky Way thick disk to populations of faint galaxies and quasars.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,036

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 152
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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