<scp>sipgi</scp>: an interactive pipeline for spectroscopic data reduction
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present sipgi, a spectroscopic pipeline to reduce optical/near-infrared data from slit-based spectrographs. sipgi is a complete spectroscopic data reduction environment, which retains the high level of flexibility and accuracy typical of the standard ‘by-hand’ reduction methods but is characterized by a significantly higher level of efficiency. This is obtained by exploiting three main concepts: (i) the instrument model: at the core of the data reduction is an analytic description of the main calibration relations (e.g. spectra location and wavelength calibration) that can be easily checked and adjusted on data using a graphical tool; (ii) a built-in data organizer that classifies the data, together with a graphical interface that helps in providing the recipes with the correct input; (iii) the design and flexibility of the reduction recipes: The number of tasks required to perform a complete reduction is minimized, while preserving the possibility of verifying the accuracy of the main stages of data-reduction process with provided tools. The current version of sipgi manages data from the MODS and LUCI spectrographs mounted at the Large Binocular Telescope, and it is our plan to extend sipgi to support other through-slit spectrographs. Meanwhile, to allow using the same approach based on the instrument model with other instruments, we have developed SpectraPy, a spectrograph-independent python library working on through-slit spectra. In its current version, SpectraPy produces two-dimensional wavelength-calibrated spectra corrected by instrument distortions. The current release of sipgi and its documentation can be downloaded fromhttp://pandora.lambrate.inaf.it/sipgi/, while SpectraPy can be found at http://pandora.lambrate.inaf.it/SpectraPy/.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».