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Enregistrement W4297943536 · doi:10.1051/0004-6361/201528008

The<i>Herschel</i>Virgo Cluster Survey

2016· article· en· W4297943536 sur OpenAlexfundno aff
C. Pappalardo, L. Bizzocchi, J. Fritz, A. Boselli, M. Boquien, S. Boissier, M. Baes, L. Ciesla, S. Bianchi, M. S. Clemens, S. Viaene, G. J. Bendo, Ilse De Looze, M. W. L. Smith, J. Davies

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesScience and Technology Facilities CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueYork UniversityOhio State UniversityUK Space AgencyCarnegie Mellon UniversityCardiff UniversityUniversity of ArizonaOffice of ScienceCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityImperial College LondonNational Science FoundationU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationFundação para a Ciência e a TecnologiaCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésStar formationVirgo ClusterRedshiftAstrophysicsPhysicsGalaxyContext (archaeology)COSMIC cancer databaseAstronomyCluster (spacecraft)Galaxy formation and evolutionIntergalactic starRedshift surveyGalaxy clusterGalaxy mergerGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The star formation rate is a crucial parameter for the investigation galaxy evolution. At low redshift the cosmic star formation rate density declines smoothly, and massive active galaxies become passive, reducing their star formation activity. This implies that the bulk of the star formation rate density at low redshift is mainly driven by low mass objects.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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