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Enregistrement W3113608178

Pixel Level Decorrelation in Service of the Spitzer Microlens Parallax Survey

2020· article· en· W3113608178 sur OpenAlexaff
Lisa Dang, S. Calchi Novati, S. Carey, Nicolas B. Cowan

Notice bibliographique

RevueAmerican Astronomical Society Meeting Abstracts #236 · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational microlensingSpitzer Space TelescopeParallaxPhotometry (optics)PhysicsExoplanetAstronomyMicrolensPlanetPixelTelescopeStarsOpticsLens (geology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microlens parallax measurements combining space-based and ground-based observatories can be used to study planetary demographics. In recent years, the Spitzer Space Telescope was used as a microlens parallax satellite. Meanwhile, Spitzer IRAC has been employed to study short-period exoplanets and their atmospheres. As these investigations require exquisite photometry, they motivated the development of numerous self-calibration techniques now widely used in the exoplanet atmosphere community. Specifically, pixel level decorrelation (PLD) was developed for starring-mode observations in uncrowded fields. We adapt and extend PLD to make it suitable for observations obtained as part of the Spitzer Microlens Parallax Campaign. We apply our method to two previously published microlensing events, OGLE-2017-BLG-1140 and OGLE-2015-BLG-0448, and compare its performance to the state-of-the-art pipeline used to analyses Spitzer microlensing observation. We find that our method yields photometry 1.5–6 times as precise as previously published. In addition to being useful for Spitzer, a similar approach could improve microlensing photometry with the forthcoming Nancy Grace Roman 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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,993

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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