Simulated predictions for H <scp>i</scp> at <i>z</i> = 3.35 with the Ooty Wide Field Array (OWFA) – II. Foreground avoidance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Considering the upcoming OWFA, we use simulations of the foregrounds and the z = 3.35 H i 21-cm intensity mapping signal to identify the (k⊥, k∥) modes where the expected 21-cm power spectrum P(k⊥, k∥) is substantially larger than the predicted foreground contribution. Only these uncontaminated k modes are used for measuring P(k⊥, k∥) in the “Foreground Avoidance” technique. Though the foregrounds are largely localized within a wedge. we find that the small leakage beyond the wedge surpasses the 21-cm signal across a significant part of the (k⊥, k∥) plane. The extent of foreground leakage is extremely sensitive to the frequency window function used to estimate P(k⊥, k∥). It is possible to reduce the leakage by making the window function narrower; however, this comes at the expense of losing a larger fraction of the 21-cm signal. It is necessary to balance these competing effects to identify an optimal window function. Considering a broad class of cosine window functions, we identify a six term window function as optimal for 21-cm power spectrum estimation with OWFA. Considering only the k modes where the expected 21-cm power spectrum exceeds the predicted foregrounds by a factor of 100 or larger, a $5\, \sigma$ detection of the binned power spectrum is possible in the k-ranges $0.18 \le k \le 0.3 \, {\rm Mpc}^{-1}$ and $0.18 \le k \le 0.8 \, {\rm Mpc}^{-1}$ with 1000–2000 and 104 h of observation, respectively.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».