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Enregistrement W2952861391 · doi:10.1093/mnras/sty2510

Projected distances to host galaxy reduce SNIa dispersion

2018· article· en· W2952861391 sur OpenAlexaff
Ryley Hill, Hikmatali Shariff, Roberto Trotta, S Ali-Khan, Xiyun Jiao, Yan Liu, S-K Moon, W. Parker, M Paulus, David A. van Dyk, L. B. Lucy

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsSkySupernovaSurface brightnessResidualHost (biology)BrightnessAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use multiband imagery data from the Sloan digital sky survey to measure projected distances of 302 supernova Type Ia (SNIa) from the centre of their host galaxies, normalized to the galaxy’s brightness scale length, with a Bayesian approach. We test the hypothesis that SNIae further away from the centre of their host galaxy are less subject to dust contamination (as the dust column density in their environment is smaller) and/or come from a more homogeneous environment. Using the Mann–Whitney U test, we find a statistically significant difference in the observed colour correction distribution between SNIae that are near and those that are far from the centre of their host. The local p-value is 3 × 10−3, which is significant at the 5 per cent level after look-elsewhere effect correction. We estimate the residual scatter of the two sub-groups to be 0.073 ± 0.018 for the far SNIae, compared to 0.114 ± 0.009 for the near SNIae – an improvement of 30 per cent, albeit with a low-statistical significance of 2σ. This confirms the importance of host galaxy properties in correctly interpreting SNIa observations for cosmological inference.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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