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Enregistrement W3203335179 · doi:10.82308/47066

Mapping the radio sky with CHIME using spherical harmonic imaging

2020· article· en· W3203335179 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Boubel

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkyRemote sensingGeologyAstronomyGeographyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the Universe was around 10 billion years old, it became dominated by dark energy andbegan to accelerate in its expansion. This stage in the expansion history of the Universe iscrucial for distinguishing dark energy models. The Canadian Hydrogen Intensity MappingExperiment (CHIME) is a radio telescope designed to measure the expansion during this periodby mapping the large-scale distribution of neutral hydrogen gas. CHIME will directly detect thehydrogen 21 cm emission redshifted to frequencies between 400 and 800 MHz. Astrophysicalforegrounds are several orders of magnitude brighter than the 21 cm cosmological signal.There is an ongoing effort to understand the instrument to the level of precision required forforeground removal. Measurements of the foregrounds are useful ancillary data products in and of themselves. Todate, the best measurement of the full sky in this frequency regime is the 408 MHz map byHaslam et al. from a survey that was conducted in the 70's. As a drift-scan interferometer,CHIME is uniquely capable of producing maps of the full radio sky on a daily basis. Thesedetailed maps provide valuable astrophysical data at unexplored frequencies. In this work, I willdescribe m-mode formalism, a non-traditional mapmaking strategy in which we take advantage of the instrument's drift-scan design. To validate the method, I show the result of applying it to simulated data. I will present the first CHIME all-sky map at 702 MHz. I discuss the sources of map artifacts and describe the steps that are being taken to mitigate them in forthcoming maps

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
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Résumé présentoui

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