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Enregistrement W3048844958 · doi:10.1093/mnras/staa2459

CFHT MegaPrime/MegaCam u-band source catalogue of the AKARI North Ecliptic Pole Wide field

2020· article· en· W3048844958 sur OpenAlexaboutno aff
Ting-Chi Huang, Hideo Matsuhara, Tomotsugu Goto, Hyunjin Shim, Seong Jin Kim, Matthew A. Malkan, T. Hashimoto, Ho Seong Hwang, Nagisa Oi, Yoshiki Toba, Dongseob Lee, D. Santos, Toshinobu Takagi

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversNational Research Council Sri LankaNational Astronomical Observatory of JapanNational Tsing Hua UniversityMinistry of Science and Technology, TaiwanUniversity of Hawai'i
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftTelescopeMagnitude (astronomy)Hubble Deep FieldLimiting magnitudeSpitzer Space TelescopeAstronomyInfraredRemote sensingGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The $AKARI$ infrared (IR) space telescope conducted two surveys (Deep and Wide) in the North Ecliptic Pole (NEP) field to find more than 100 000 IR sources using its infrared camera (IRC). IRC’s nine filters, which cover wavebands from 2 to 24 μm continuously, make $AKARI$ unique in comparison with other IR observatories such as $Spitzer$ or $WISE$. However, studies of the $AKARI$ NEP-Wide field sources had been limited due to the lack of follow-up observations in the ultraviolet (UV) and optical. In this work, we present the Canada–France–Hawaii Telescope MegaPrime/MegaCam u-band source catalogue of the $AKARI$ NEP-Wide field. The observations were taken in seven nights in 2015 and 2016, resulting in 82 observed frames covering 3.6 deg$^2$. The data reduction, image processing, and source extraction were performed in a standard procedure using the elixir pipeline and the astromatic software, and eventually 351 635 sources have been extracted. The data quality is discussed in two regions (shallow and deep) separately, due to the difference in the total integration time (4520 and 13 910 s). The 5$\sigma$ limiting magnitude, seeing full width at half-maximum, and the magnitude at 50 per cent completeness are 25.38 mag (25.79 mag in the deep region), 0.82 arcsec (0.94 arcsec), and 25.06 mag (25.45 mag), respectively. The u-band data provide us with critical improvements to photometric redshifts and UV estimates of the precious infrared sources from the $AKARI$ space telescope.

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)0,001
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,010

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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