<i>Euclid</i>: Calibrating photometric redshifts with spectroscopic cross-correlations
Notice bibliographique
Résumé
Cosmological constraints from key probes of theEuclidimaging survey rely critically on the accurate determination of the true redshift distributions,n(z), of tomographic redshift bins. We determine whether the mean redshift, ⟨z⟩, of tenEuclidtomographic redshift bins can be calibrated to theEuclidtarget uncertainties ofσ(⟨z⟩) < 0.002 (1 + z) via cross-correlation, with spectroscopic samples akin to those from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS), Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), andEuclid’s NISP spectroscopic survey. We construct mockEuclidand spectroscopic galaxy samples from the Flagship simulation and measure small-scale clustering redshifts up to redshiftz < 1.8 with an algorithm that performs well on current galaxy survey data. The clustering measurements are then fitted to twon(z) models: one is the truen(z) with a free mean; the other a Gaussian process modified to be restricted to non-negative values. We show that ⟨z⟩ is measured in each tomographic redshift bin to an accuracy of order 0.01 or better. By measuring the clustering redshifts on subsets of the full Flagship area, we construct scaling relations that allow us to extrapolate the method performance to larger sky areas than are currently available in the mock. For the full expectedEuclid, BOSS, and DESI overlap region of approximately 6000 deg2, the uncertainties attainable by clustering redshifts exceeds theEuclidrequirement by at least a factor of three for bothn(z) models considered, although systematic biases limit the accuracy. Clustering redshifts are an extremely effective method for redshift calibration forEuclidif the sources of systematic biases can be determined and removed, or calibrated out with sufficiently realistic simulations. We outline possible future work, in particular an extension to higher redshifts with quasar reference samples.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».