Organised randoms: Learning and correcting for systematic galaxy clustering patterns in KiDS using self-organising maps
Notice bibliographique
Résumé
We present a new method for the mitigation of observational systematic effects in angular galaxy clustering through the use of corrective random galaxy catalogues. Real and synthetic galaxy data from the Kilo Degree Survey's (KiDS) 4th Data Release (KiDS-1000) and the Full-sky Lognormal Astro-fields Simulation Kit package, respectively, are used to train self-organising maps to learn the multivariate relationships between observed galaxy number density and up to six systematic-tracer variables, including seeing, Galactic dust extinction, and Galactic stellar density. We then create 'organised' randoms; random galaxy catalogues with spatially variable number densities, mimicking the learnt systematic density modes in the data. Using realistically biased mock data, we show that these organised randoms consistently subtract spurious density modes from the two-point angular correlation function w(), correcting biases of up to 12σ in the mean clustering amplitude to as low as 0.1σ, over an angular range of 7 - 100 arcmin with high signal-to-noise ratio. Their performance is also validated for angular clustering cross-correlations in a bright, flux-limited subset of KiDS-1000, comparing against an analogous sample constructed from highly complete spectroscopic redshift data. Each organised random catalogue object is a clone carrying the properties of a real galaxy, and is distributed throughout the survey footprint according to the position of the parent galaxy in systematics space. Thus, sub-sample randoms are readily derived from a single master random catalogue through the same selection as applied to the real galaxies. Our method is expected to improve in performance with increased survey area, galaxy number density, and systematic contamination, making organised randoms extremely promising for current and future clustering analyses of faint samples.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».