BLIND DATE: USING PROPER MOTIONS TO DETERMINE THE AGES OF HISTORICAL IMAGES
Notice bibliographique
Résumé
Astrometric calibration is based on patterns of cataloged stars and therefore effectively assumes a particular epoch, which can be substantially incorrect for historical images. With the known proper motions of stars we can "run back the clock" to an approximation of the night sky in any given year, and in principle the year that best fits stellar patterns in any given image is an estimate of the year in which that image was taken. In this paper, we use 47 scanned photographic images of M44 spanning the years 1910–1975 to demonstrate this technique. We use only the pixel information in each image; we use no prior information or metadata about image pointing, scale, orientation, or date. Blind Date returns date metadata for each input image. It also improves the astrometric calibration of the image because the final astrometric calibration is performed at the appropriate epoch. The accuracy and reliability of Blind Date are functions of image size, pointing, angular resolution, and depth; performance is related to the sum of proper-motion signal-to-noise ratios for catalog stars measured in the input image. All of the science-quality images and 90% of the low-quality images in our sample of photographic plate images of M44 have their dates reliably determined to within a decade, while 75% of our science-quality images have their dates reliably determined to within 3 years. This method has the potential to insert "lost" data into incomplete sets of time-domain imaging, improving constraints from historical data on transients, variable stars, stellar motions, and minor planet orbits.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».