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Enregistrement W4226406285 · doi:10.3847/1538-4357/ac6e65

Milky Way Satellite Census. IV. Constraints on Decaying Dark Matter from Observations of Milky Way Satellite Galaxies

2022· article· en· W4226406285 sur OpenAlexaff
S. Mau, Ethan O. Nadler, Risa H. Wechsler, A. Drlica-Wagner, K. Bechtol, Gregory Green, Dragan Huterer, Ting S. Li, Yao-Yuan Mao, C. E. Martínez-Vázquez, M. McNanna, Burçı̇n Mutlu-Pakdı̇l, Andrew B. Pace, Annika H. G. Peter, A. H. Riley, Louis E. Strigari, M. S. Wang, M. Aguena, S. Allam, J. Annis, David Bacon, E. Bertin, S. Bocquet, D. Brooks, D. L. Burke, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, J. Carretero, M. Costanzi, M. Crocce, M. E. S. Pereira, T. M. Davis, J. De Vicente, S. Desai, P. Doel, I. Ferrero, B. Flaugher, J. Frieman, J. García-Bellido, M. Gatti, G. Giannini, D. Gruen, R. A. Gruendl, J. Gschwend, G. Gutiérrez, S. R. Hinton, K. Honscheid, D. J. James, K. Kuehn, O. Lahav, M. A. G. Maia, J. L. Marshall, R. Miquel, J. J. Mohr, R. Morgan, R. L. C. Ogando, F. Paz-Chinchón, A. Pieres, M. Rodriguez-Monroy, E. Sánchez, V. Scarpine, S. Serrano, I. Sevilla-Noarbe, E. Suchyta, G. Tarlé, C. To, D. L. Tucker, J. Weller

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityEuropean Regional Development FundScience and Technology Facilities CouncilEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónStanford Research Computing Center, Stanford UniversityOffice of ScienceInstitut de Física d'Altes EnergiesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoGeneralitat de CatalunyaUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignLawrence Berkeley National LaboratoryUniversity of PennsylvaniaFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversity of SussexU.S. Department of EnergySpace Telescope Science InstituteUniversity of PortsmouthUniversity of ChicagoOhio State UniversityMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity College LondonHigh Energy PhysicsDeutsche ForschungsgemeinschaftArgonne National LaboratoryCentres de Recerca de CatalunyaFermilabNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsDark matterSatellite galaxyMilky WayAstrophysicsGalaxyPopulationHaloDwarf galaxy problemLocal GroupAstronomyGalaxy formation and evolutionDark matter halo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artículo escrito por un elevado número de autores, solo se referencian el que aparece en primer lugar, el nombre del grupo de colaboración, si le hubiere, y los autores pertenecientes a la UAM

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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