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Enregistrement W2346184895 · doi:10.3847/1538-4365/227/2/23

MAPS OF THE MAGELLANIC CLOUDS FROM COMBINED SOUTH POLE TELESCOPE AND PLANCK DATA

2016· article· en· W2346184895 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryCanada Research ChairsMcGill UniversityGordon and Betty Moore FoundationU.S. Department of EnergyUniversity of ChicagoNational Science Foundation
Mots-clésTelescopePlanckAngular resolution (graph drawing)Noise (video)Cosmic microwave backgroundConsistency (knowledge bases)Range (aeronautics)Satellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present maps of the Large and Small Magellanic Clouds from combined South Pole Telescope (SPT) and Planck data. The Planck satellite observes in nine bands, while the SPT data used in this work were taken with the three-band SPT-SZ camera, The SPT-SZ bands correspond closely to three of the nine Planck bands, namely those centered at 1.4, 2.1, and 3.0 mm. The angular resolution of the Planck data ranges from 5 to 10 arcmin, while the SPT resolution ranges from 1.0 to 1.7 arcmin. The combined maps take advantage of the high resolution of the SPT data and the long-timescale stability of the space-based Planck observations to deliver robust brightness measurements on scales from the size of the maps down to ∼1 arcmin. In each band, we first calibrate and color-correct the SPT data to match the Planck data, then we use noise estimates from each instrument and knowledge of each instrument’s beam to make the inverse-variance-weighted combination of the two instruments’ data as a function of angular scale. We create maps assuming a range of underlying emission spectra and at a range of final resolutions. We perform several consistency tests on the combined maps and estimate the expected noise in measurements of features in them. We compare maps from this work to those from the Herschel HERITAGE survey, finding general consistency between the data sets. All data products described in this paper are available for download from the NASA Legacy Archive for Microwave Background Data Analysis server.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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