SCUBA-2: iterative map-making with the Sub-Millimetre User Reduction Facility
Notice bibliographique
Résumé
The Submillimetre Common User Bolometer Array 2 (SCUBA-2) is an instrument operating on the 15-m James Clerk Maxwell Telescope, nominally consisting of 5120 bolometers in each of two simultaneous imaging bands centred over 450 and 850 μm. The camera is operated by scanning across the sky and recording data at a rate of 200 Hz. As the largest of a new generation of multiplexed kilopixel bolometer cameras operating in the (sub)millimetre, SCUBA-2 data analysis represents a significant challenge. We describe the production of maps using smurf (Sub-Millimetre User Reduction Facility) in which we have adopted a fast, iterative approach to map-making that enables data reduction on single, modern, high-end desktop computers, with execution times that are typically shorter than the observing times. smurf is used in an automated setting, both at the telescope for real-time feedback to observers and for the production of science products for the JCMT Science Archive at the Canadian Astronomy Data Centre. Three detailed case studies are used to: (i) explore convergence properties of the map-maker using simple prior constraints (Uranus – a point source); (ii) achieve the white-noise limit for faint point-source studies (extragalactic blank-field survey of the Lockman Hole); and (iii) demonstrate that our strategy is capable of recovering angular scales comparable to the size of the array footprint (approximately 5 arcmin) for bright extended sources (star-forming region M17).
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».