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Enregistrement W3135867492 · doi:10.2172/1771975

Combining information from multiple cosmological surveys: inference and modeling challenges

2021· report· en· W3135867492 sur OpenAlexaff
David Alonso, Erminia Calabrese, T. F. Eifler, Giulio Fabbian, Simone Ferraro, Eric Gawiser, Jennifer Hill, E. Krause, Mathew S. Madhavacheril, Anže Slosar, David N. Spergel

Notice bibliographique

RevueLawrence Berkeley National Laboratory · 2021
Typereport
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceSet (abstract data type)Data scienceComputer scienceData setProcess (computing)UniverseData miningArtificial intelligencePhysicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tightest and most robust cosmological results of the next decade will be achieved by bringing together multiple surveys of the Universe. This endeavor has to happen across multiple layers of the data processing and analysis, e.g., enhancements are expected from combining Euclid, Rubin, and Roman (as well as other surveys) not only at the level of joint processing and catalog combination, but also during the post-catalog parts of the analysis such as the cosmological inference process. While every experiment builds their own analysis and inference framework and creates their own set of simulations, cross-survey work that homogenizes these efforts, exchanges information from numerical simulations, and coordinates details in the modeling of astrophysical and observational systematics of the corresponding datasets is crucial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,187
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,187
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,016
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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