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Enregistrement W3173133270 · doi:10.1093/mnras/stab1656

Data reduction and calibration accuracy of the imaging Fourier transform spectrometer SITELLE

2021· article· en· W3173133270 sur OpenAlexafffundabout
Thomas Martin, Laurent Drissen, S. Prunet

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Research in Astrophysics of Québec
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaUniversité LavalUniversité de MontréalInstitut national des sciences de l'UniversABBNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Hawai'i
Mots-clésSpectrometerPhysicsCalibrationOpticsRemote sensingFourier transformImaging spectrometerSpectral resolutionSkyData cubeAstrophysicsSpectral lineAstronomyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT SITELLE, an imaging Fourier Transform Spectrometer, is part of the Canada–France–Hawaii instrument suite. It delivers spectral cubes covering an 11 arcmin × 11 arcmin field of view with a seeing-limited spatial resolution and a tunable spectral resolution (R ∼ 1–10 000) in selected bands of the visible range (350–900 nm). We present a complete picture of the calibration accuracy obtained with the SITELLE processing pipeline ORBS. We put a particular emphasis on the description of our phase correction method and on the assessment of the flux calibration precision. We show that the absolute flux calibration uncertainty is to be considered between −15 per cent and 5 per cent. Flexure in the instrument is likely responsible for a wavelength calibration error gradient across the field of view, with an amplitude corresponding to 15 to 25 km s−1; measurements of the night-sky emission lines when present in a science cube reduces this error to ∼2 km s−1. The astrometric calibration is limited to ∼1 arcsec by the optical distortions. Considering that imaging Fourier transform spectrometers are not as widely used as dispersive spectrometers and because SITELLE and its prototype are the first instruments of their kind to provide data in the near-UV at a high spectral resolution and over a very large field of view, we took great care in explaining most of the core concepts behind this technique as well as exploring all the practical limitations that affect the precision of our calibrations. As such, this paper aims at providing a solid ground for subsequent developments of imaging Fourier transform spectrometers in astronomy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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