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Enregistrement W2621322117 · doi:10.1093/pasj/psy009

Source selection for cluster weak lensing measurements in the Hyper Suprime-Cam survey

2018· article· en· W2621322117 sur OpenAlexfundno aff
Elinor Medezinski, Masamune Oguri, Atsushi J. Nishizawa, Joshua S. Speagle, Hironao Miyatake, Keiichi Umetsu, Alexie Leauthaud, Ryoma Murata, Rachel Mandelbaum, Cristobál Sifón, Michael A. Strauss, Song Huang, Melanie Simet, N. Okabe, Masayuki Tanaka, Yutaka Komiyama

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Japan · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionJapan Society for the Promotion of ScienceScience Mission DirectorateSmithsonian Astrophysical ObservatoryJet Propulsion LaboratoryUniversity of EdinburghMax-Planck-Institut für AstronomieNational Astronomical Observatory of JapanNational Central UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyQueen's UniversityCabinet Office, Government of JapanSpace Telescope Science InstituteToray Science FoundationHigh Energy Accelerator Research OrganizationUniversity of TokyoLos Alamos National LaboratoryPrinceton UniversityJohns Hopkins UniversityEötvös Loránd TudományegyetemAcademia SinicaCalifornia Institute of TechnologyJapan Science and Technology AgencySmithsonian InstitutionU.S. Department of EnergyDurham UniversityMinistry of Science and Technology, TaiwanQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsSelection (genetic algorithm)Cluster (spacecraft)AstrophysicsWeak gravitational lensingAstronomyArtificial intelligenceRedshiftGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations80
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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