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Enregistrement W3106875532 · doi:10.1093/mnras/stab1365

H <scp>i</scp>intensity mapping with MeerKAT: calibration pipeline for multidish autocorrelation observations

2021· article· en· W3106875532 sur OpenAlex
Jingying Wang, Mário G. Santos, Philip Bull, Keith Grainge, Steven Cunnington, José Fonseca, Melis O Irfan, Yichao Li, Alkistis Pourtsidou, Paula S Soares, Marta Spinelli, G. Bernardi, Brandon Engelbrecht

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 International CooperationScience and Technology Facilities CouncilInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsUniversità degli Studi di PadovaNational Science Foundation, United Arab EmiratesNational Research FoundationUK Research and Innovation
Mots-clésPhysicsCalibrationSkyAmplitudeNoise (video)OpticsBeaconAstrophysicsAstronomical interferometerInterferometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT While most purpose-built 21-cm intensity mapping experiments are close-packed interferometer arrays, general-purpose dish arrays should also be capable of measuring the cosmological 21-cm signal. This can be achieved most efficiently if the array is used as a collection of scanning autocorrelation dishes rather than as an interferometer. As a first step towards demonstrating the feasibility of this observing strategy, we show that we are able to successfully calibrate dual-polarization autocorrelation data from 64 MeerKAT dishes in the L band (856–1712 MHz, 4096 channels), with 10.5 h of data retained from six nights of observing. We describe our calibration pipeline, which is based on multilevel radio frequency interference flagging, periodic noise diode injection to stabilize gain drifts, and an absolute calibration based on a multicomponent sky model. We show that it is sufficiently accurate to recover maps of diffuse celestial emission and point sources over a 10° × 30° patch of the sky overlapping with the WiggleZ 11-h field. The reconstructed maps have a good level of consistency between per-dish maps and external data sets, with the estimated thermal noise limited to 1.4 × the theoretical noise level (∼2 mK). The residual maps have rms amplitudes below 0.1 K, corresponding to $\lt 1{{\ \rm per\ cent}}$ of the model temperature. The reconstructed Galactic H i intensity map shows excellent agreement with the Effelsberg–Bonn H i Survey, and the flux of the radio galaxy 4C + 03.18 is recovered to within 3.6 per cent, which demonstrates that the autocorrelation can be successfully calibrated to give the zero-spacing flux and potentially help in the imaging of MeerKAT interferometric data. Our results provide a positive indication towards the feasibility of using MeerKAT and the future Square Kilometre Array to measure the H i intensity mapping signal and probe cosmology on degree scales and above.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,187 · 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