Gemini Planet Imager observational calibrations XI: pipeline improvements and enhanced calibrations after two years on sky
Notice bibliographique
Résumé
The Gemini Planet Imager has been successfully obtaining images and spectra of exoplanets, brown dwarfs, and debris and protoplanetary circumstellar disks using its integral field spectrograph and polarimeter. GPI observations are transformed from raw data into high-quality astrometrically and photometrically calibrated datacubes using the GPI Data Reduction Pipeline, an open-source software framework continuously developed by our team and available to the community. It uses a flexible system of reduction recipes composed of individual primitive steps, allowing substantial customization of processing depending upon science goals. This paper provides a broad overview of the GPI pipeline, summarizes key lessons learned, and describes improved calibration methods and new capabilities available in the latest version. Enhanced automation better supports observations at the telescope with streamlined and rapid data processing, for instance through real-time assessments of contrast performance and more automated calibration file processing. We have also incorporated the GPI Data Reduction Pipeline as one component in a larger automated data system to support the GPI Exoplanet Survey campaign, while retaining its flexibility and stand-alone capabilities to support the broader GPI observer community. Several accompanying papers describe in more detail specific aspects of the calibration of GPI data in both spectral and polarimetric modes.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,009 |
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 ».