Comparing NED and SIMBAD classifications across the contents of nearby galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cataloguing and classifying celestial objects is one of the fundamental activities of observational astrophysics. In this work, we compare the contents of two comprehensive data bases, the NASA Extragalactic Database (NED) and Set of Identifications, Measurements and Bibliography for Astronomical Data (SIMBAD) in the vicinity of nearby galaxies. These two data bases employ different classification schemes – one flat and one hierarchical – and our goal was to determine the compatibility of classifications for objects in common. Searching both data bases for objects within the respective isophotal radius of each of the ∼1300 individual galaxies in the Local Volume Galaxy sample, we found that, on average, NED contains about 10 times as many entries as SIMBAD and about two-thirds of SIMBAD objects are matched by position to a NED object, at 5 arcsec tolerance. These quantities do not depend strongly on the properties of the parent galaxies. We developed an algorithm to compare individual object classifications between the two data bases and found that 88 per cent of the classifications agree; we conclude that NED and SIMBAD contain consistent information for sources in common in the vicinity of nearby galaxies. Because many galaxies have numerous sources contained only in one of NED or SIMBAD, researchers seeking the most complete picture of an individual galaxy’s contents are best served by using both data bases.
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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».