A Large Sky Survey with MeerKAT
Notice bibliographique
Résumé
We discuss the ground-breaking science that will be possible with a wide area survey, using the MeerKAT telescope, known as MeerKLASS (MeerKAT Large Area Synoptic Survey). The current specifications of MeerKAT make it a great fit for cosmological applications, which require large volumes. In particular, a large survey over $\sim 4,000 \, {\rm deg}^2$ for $\sim 4,000$ hours will potentially provide the first ever measurements of the baryon acoustic oscillations using the 21cm intensity mapping technique, with enough accuracy to impose constraints on the nature of dark energy. The combination with multi-wavelength data will give unique additional information, such as the first constraints on primordial non-Gaussianity using the multi-tracer technique, as well as a better handle on foregrounds and systematics. The survey will also produce a large continuum galaxy sample down to a depth of 5\,$\mu$Jy in L-band, unmatched by any other concurrent telescope, which will allow to study the large-scale structure of the Universe out to high redshifts. Finally, the same survey will supply unique information for a range of other science applications, including a large statistical investigation of galaxy clusters, and the discovery of rare high-redshift AGN that can be used to probe the epoch of reionization as well as produce a rotation measure map across a huge swathe of the sky. The MeerKLASS survey will be a crucial step on the road to using SKA1-MID for cosmological applications, as described in the top priority SKA key science projects.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,021 |
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 ».