Photometric Recalibration of the SDSS Stripe 82 to a Few Millimagnitude Precision with the Stellar Color Regression Method and Gaia EDR3
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By combining spectroscopic data from the LAMOST DR7, Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR12, and corrected photometric data from the Gaia EDR3, we apply the stellar color regression (SCR) method to recalibrate the SDSS Stripe 82 standard stars catalog of Ivezić et al. With a total number of about 30,000 spectroscopically targeted stars, we have mapped out the relatively large and strongly correlated photometric zero-point errors present in the catalog, ∼2.5% in the u band and ∼1% in the griz bands. Our study also confirms some small but significant magnitude dependence errors in the z band for some charge-coupled devices. Various tests show that we have achieved an internal precision of about 5 mmag in the u band and about 2 mmag in the griz bands, which is about five times better than previous results. We also apply the method to the latest version of the catalog (v4.2), and find modest systematic calibration errors of up to ∼1% along the R.A. direction and smaller errors along the decl. direction. The results demonstrate the power of the SCR method when combining spectroscopic data and Gaia photometry in breaking the 1% precision barrier of ground-based photometric surveys. Our work paves the way for the recalibration of the whole SDSS photometric survey and has important implications for the calibration of future surveys. Future implementations and improvements of the SCR method under different situations are also discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».