First data release of the Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC-SSP) is a three-layered imaging survey aimed at addressing some of the most important outstanding questions in astronomy today, including the nature of dark matter and dark energy. The survey has been awarded 300 nights of observing time at the Subaru Telescope, and it started in 2014 March. This paper presents the first public data release of HSC-SSP. This release includes data taken in the first 1.7 yr of observations (61.5 nights), and each of the Wide, Deep, and UltraDeep layers covers about 108, 26, and 4 square degrees down to depths of i ∼ 26.4, ∼26.5, and ∼27.0 mag, respectively (5 σ for point sources). All the layers are observed in five broad bands (grizy), and the Deep and UltraDeep layers are observed in narrow bands as well. We achieve an impressive image quality of 0${^{\prime\prime}_{.}}$6 in the i band in the Wide layer. We show that we achieve 1%–2% point spread function (PSF) photometry (root mean square) both internally and externally (against Pan-STARRS1), and ∼10 mas and 40 mas internal and external astrometric accuracy, respectively. Both the calibrated images and catalogs are made available to the community through dedicated user interfaces and database servers. In addition to the pipeline products, we also provide value-added products such as photometric redshifts and a collection of public spectroscopic redshifts. Detailed descriptions of all the data can be found online. The data release website is https://hsc-release.mtk.nao.ac.jp.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,070 |
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 ».