FINDING, CHARACTERIZING, AND CLASSIFYING VARIABLE SOURCES IN MULTI-EPOCH SKY SURVEYS: QSOs AND RR LYRAE IN PS1 3π DATA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In area and depth, the Pan-STARRS1 (PS1) 3π survey is unique among many-epoch, multi-band surveys and has enormous potential for the all-sky identification of variable sources. PS1 has observed the sky typically seven times in each of its five bands (grizy) over 3.5 years, but unlike SDSS, not simultaneously across the bands. Here we develop a new approach for quantifying statistical properties of non-simultaneous, sparse, multi-color light curves through light curve structure functions, effectively turning PS1 into a ∼35-epoch survey. We use this approach to estimate variability amplitudes and timescales (ω r , τ) for all point sources brighter than r P1 = 21.5 mag in the survey. With PS1 data on SDSS Stripe 82 as “ground truth,” we use a Random Forest Classifier to identify QSOs and RR Lyrae based on their variability and their mean PS1 and WISE colors. We find that, aside from the Galactic plane, QSO and RR Lyrae samples of purity ∼75% and completeness ∼92% can be selected. On this basis we have identified a sample of ∼1,000,000 QSO candidates, as well as an unprecedentedly large and deep sample of ∼150,000 RR Lyrae candidates with distances from ∼10 to ∼120 kpc. Within the Draco dwarf spheroidal, we demonstrate a distance precision of 6% for RR Lyrae candidates. We provide a catalog of all likely variable point sources and likely QSOs in PS1, a total of 25.8 × 106 sources.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».