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Enregistrement W2973082411 · doi:10.1088/1538-3873/ab3df4

unWISE Coadds: The Five-year Data Set

2019· article· en· W2973082411 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSkyData setCalibrationInfraredSet (abstract data type)Artifact (error)Energy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present full-sky coadded maps created by uniformly combining the first five years of Wide-field Infrared Survey Explorer ( WISE ) and NEOWISE imaging at 3.4 μ m ( W 1) and 4.6 μ m ( W 2). By incorporating both pre-hibernation WISE exposures from 2010 to 2011 and the first four years (2013–2017) of post-hibernation exposures from the NEOWISE-Reactivation mission, we are able to provide W 1/ W 2 coadds that span a 15 × longer time baseline and are substantially deeper than the standard AllWISE data products. Our new five-year "full-depth" coadds are now the deepest ever all-sky maps at 3−5 μ m, permitting detection of sources ∼2 × (∼0.7 mag) fainter than AllWISE at 5 σ significance. We additionally present an updated set of "time-resolved" W 1/ W 2 coadds, which separately stack each of ∼10 sky passes at each inertial sky location, enabling motion and variability measurements for faint infrared sources over a long ∼7.5 yr time baseline. We highlight new processing improvements relative to our previous "unWISE" coadd releases, focusing on astrometric calibration and artifact flagging. The deep WISE stacks presented here are already being used to perform target selection for the Dark Energy Spectroscopic Instrument, and our full-sky coadded WISE /NEOWISE products will be key precursor data sets for upcoming wide-field infrared missions including SPHEREx and NEOCam.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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