<i>Planck</i>intermediate results
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the identification, modelling, and removal of previously unexplained systematic effects in the polarization data of the Planck High Frequency Instrument (HFI) on large angular scales, including new mapmaking and calibration procedures, new and more complete end-to-end simulations, and a set of robust internal consistency checks on the resulting maps. These maps, at 100, 143, 217, and 353 GHz, are early versions of those that will be released in final form later in 2016. The improvements allow us to determine the cosmic reionization optical depth τ using, for the first time, the low-multipole EE data from HFI, reducing significantly the central value and uncertainty, and hence the upper limit. Two different likelihood procedures are used to constrain τ from two estimators of the CMB E- and B-mode angular power spectra at 100 and 143 GHz, after debiasing the spectra from a small remaining systematic contamination. These all give fully consistent results. A further consistency test is performed using cross-correlations derived from the Low Frequency Instrument maps of the Planck 2015 data release and the new HFI data. For this purpose, end-to-end analyses of systematic effects from the two instruments are used to demonstrate the near independence of their dominant systematic error residuals. The tightest result comes from the HFI-based τ posterior distribution using the maximum likelihood power spectrum estimator from EE data only, giving a value 0.055 ± 0.009. In a companion paper these results are discussed in the context of the best-fit PlanckΛCDM cosmological model and recent models of reionization.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,039 |
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 ».