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Enregistrement W2146055120 · doi:10.1093/mnras/stv2474

Enhancing the cosmic shear power spectrum

2015· article· en· W2146055120 sur OpenAlexaff
Fergus Simpson, Joachim Harnois-Déraps, Catherine Heymans, Raúl Jiménez, Benjamin Joachimi, Licia Verde

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsSpectral densityCOSMIC cancer databaseNoise (video)Weak gravitational lensingConvergence (economics)Gravitational lensMatter power spectrumContext (archaeology)Gaussian noiseGalaxyGaussianStatistical physicsAstrophysicsComputational physicsOpticsRedshiftAlgorithmTelecommunicationsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying a transformation to a non-Gaussian field can enhance the information content of the resulting power spectrum, by reducing the correlations between Fourier modes. In the context of weak gravitational lensing, it has been shown that this gain in information content is significantly compromised by the presence of shape noise. We apply clipping to mock convergence fields, a technique which is known to be robust in the presence of noise and has been successfully applied to galaxy number density fields. When analysed in isolation the resulting convergence power spectrum returns degraded constraints on cosmological parameters. However, substantial gains can be achieved by performing a combined analysis of the power spectra derived from both the original and transformed fields. Even in the presence of realistic levels of shape noise, we demonstrate that this approach is capable of reducing the area of likelihood contours within the Ωm − σ8 plane by more than a factor of 3.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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