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Enregistrement W2188881976 · doi:10.3847/0004-637x/822/2/66

HYPERCALIBRATION: A PAN-STARRS1-BASED RECALIBRATION OF THE SLOAN DIGITAL SKY SURVEY PHOTOMETRY

2016· article· en· W2188881976 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryPlanetary Science DivisionSmithsonian Astrophysical ObservatoryOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieNational Central UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftDurham UniversityYork UniversitySpace Telescope Science InstituteCarnegie Mellon UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityGoddard Space Flight CenterHarvard UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNational Aeronautics and Space AdministrationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityScience Mission DirectorateYale University
Mots-clésPhotometry (optics)SkyStarsPhotometric systemApparent magnitude

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a recalibration of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) photometry with new flat fields and zero points derived from Pan-STARRS1. Using point-spread function (PSF) photometry of 60 million stars with 16 < r < 20, we derive a model of amplifier gain and flat-field corrections with per-run rms residuals of 3 millimagnitudes (mmag) in griz bands and 15 mmag in u band. The new photometric zero points are adjusted to leave the median in the Galactic north unchanged for compatibility with previous SDSS work. We also identify transient non-photometric periods in SDSS (“contrails”) based on photometric deviations co-temporal in SDSS bands. The recalibrated stellar PSF photometry of SDSS and PS1 has an rms difference of {9, 7, 7, 8} mmag in griz , respectively, when averaged over 15′ regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations110
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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