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Enregistrement W3102330606 · doi:10.1051/0004-6361:20010013/pdf

How accurately can we measure Weak Gravitational Shear?

2000· article· en· W3102330606 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésWeak gravitational lensingAmplitudeShear (geology)Gravitational lensPhysicsPoint spread functionMeasure (data warehouse)AnisotropyCOSMIC cancer databaseGravitationStatistical physicsAlgorithmClassical mechanicsOpticsComputer scienceAstrophysicsGeologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the recent detection of cosmic shear, the most challenging effect of weak gravitational lensing has been observed. The main difficulties for this detection were the need for a large amount of high quality data and the control of systematics during the gravitational shear measurement process, in particular those coming from the Point Spread Function anisotropy. In this paper we perform detailed simulations with the state-of-the-art algorithm developed by Kaiser, Squires and Broadhurst (KSB) to measure gravitational shear. We show that for realistic PSF profiles the KSB algorithm can recover any shear amplitude in the range $0.012 < |\\gammavec |<0.32$ with a relative error of $10-15%$. We give quantitative limits on the PSF correction method as a function of shear strength, object size, signal-to-noise and PSF anisotropy amplitude, and we provide an automatic procedure to get a reliable object catalog for shear measurements out of the raw images.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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