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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lensing without borders is a cross-survey collaboration created to assess the consistency of galaxy–galaxy lensing signals (ΔΣ) across different data sets and to carry out end-to-end tests of systematic errors. We perform a blind comparison of the amplitude of ΔΣ using lens samples from BOSS and six independent lensing surveys. We find good agreement between empirically estimated and reported systematic errors which agree to better than 2.3σ in four lens bins and three radial ranges. For lenses with zL > 0.43 and considering statistical errors, we detect a 3–4σ correlation between lensing amplitude and survey depth. This correlation could arise from the increasing impact at higher redshift of unrecognized galaxy blends on shear calibration and imperfections in photometric redshift calibration. At zL > 0.54, amplitudes may additionally correlate with foreground stellar density. The amplitude of these trends is within survey-defined systematic error budgets that are designed to include known shear and redshift calibration uncertainty. Using a fully empirical and conservative method, we do not find evidence for large unknown systematics. Systematic errors greater than 15 per cent (25 per cent) ruled out in three lens bins at 68 per cent (95 per cent) confidence at z < 0.54. Differences with respect to predictions based on clustering are observed to be at the 20–30 per cent level. Our results therefore suggest that lensing systematics alone are unlikely to fully explain the ‘lensing is low’ effect at z < 0.54. This analysis demonstrates the power of cross-survey comparisons and provides a promising path for identifying and reducing systematics in future lensing analyses.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».