Target Selection For The Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE)
Notice bibliographique
Résumé
The Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) is a high-resolution infrared spectroscopic survey spanning all Galactic environments (i.e., bulge, disk, and halo), with the principal goal of constraining dynamical and chemical evolution models of the Milky Way. APOGEE takes advantage of the reduced effects of extinction at infrared wavelengths to observe the inner Galaxy and bulge at an unprecedented level of detail. The survey’s broad spatial and wavelength coverage enables users of APOGEE data to address numerous Galactic structure and stellar populations issues. In this paper we describe the APOGEE targeting scheme and document its various target classes to provide the necessary background and reference information to analyze samples of APOGEE data with awareness of the imposed selection criteria and resulting sample properties. APOGEE’s primary sample consists of ∼105 red giant stars, selected to minimize observational biases in age and metallicity. We present the methodology and considerations that drive the selection of this sample and evaluate the accuracy, efficiency, and caveats of the selection and sampling algorithms. We also describe additional target classes that contribute to the APOGEE sample, including numerous ancillary science programs, and we outline the targeting data that will be included in the public data releases.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».