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Enregistrement W4236685518 · doi:10.3847/1538-4365/ab48e8

The Third Data Release of the Beijing–Arizona Sky Survey

2019· article· en· W4236685518 sur OpenAlexaff
Hu Zou, Zhou Xu, Xiaohui Fan, Tianmeng Zhang, Zhimin Zhou, Xiyan Peng, Jundan Nie, Linhua Jiang, Ian D. McGreer, Zheng Cai, Guangwen Chen, Xinkai Chen, Arjun Dey, Dongwei Fan, Joseph R. Findlay, Jinghua Gao, Yizhou Gu, Yucheng Guo, Boliang He, Junjie Jin, Xu Kong, Dustin Lang, Feng-Jie Lei, Michael P. Lesser, Feng Li, Zefeng Li, Zesen Lin, Jun Ma, M. Moe, Xiao-Lei Meng, Adam D. Myers, Yuanhang Ning, David J. Schlegel, Yali Shao, Dong Shi, Fengwu Sun, Jiali Wang, Shu Wang, Yonghao Wang, Peng Wei, Hong Wu, Jin Wu, Xiaohan Wu, Jinyi Yang, Qian Yang, Qirong Yuan, Minghao Yue

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkyPhotometry (optics)TelescopeBeijingBass (fish)PhysicsAstrophysicsAstronomyRemote sensingGeographyGeologyStarsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Beijing–Arizona Sky Survey (BASS) is a wide and deep imaging survey that covers a 5400 deg2 area in the northern Galactic cap with the 2.3 m Bok telescope using two filters (g and r bands). The Mosaic z-band Legacy Survey (MzLS) covers the same area in the z band with the 4 m Mayall telescope. These two surveys will be used for spectroscopic targeting by the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) in the northernmost portion of the DESI footprint. This paper describes the third data release (DR3) of BASS, which contains the photometric data from all BASS and MzLS observations from 2015 January until the completion of BASS in 2019 March. The median astrometric precision relative to Gaia positions is about 17 mas and the median photometric offset relative to the Pan-STARRS1 photometry is within 5 mmag. The median 5σ AB magnitude depths for point sources are 24.2, 23.6, and 23.0 mag for the g, r, and z bands, respectively. The photometric depth within the survey area is highly homogeneous, and the difference between the 20% and 80% depth is less than 0.3 mag. The DR3 data, including raw data, calibrated single-epoch images, single-epoch photometric catalogs, stacked images, and co-added photometric catalogs, are publicly accessible at http://batc.bao.ac.cn/BASS/doku.php?id=datarelease:home .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,022

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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