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Enregistrement W4308167912 · doi:10.48550/arxiv.2211.01358

APERO: A PipelinE to Reduce Observations -- Demonstration with SPIRou

2022· preprint· en· W4308167912 sur OpenAlexaboutno aff
Neil J. Cook, Étienne Artigau, René Doyon, Mélissa J. Hobson, Eder Martioli, F. Bouchy, C. Moutou, A. Carmona, C. Usher, P. Fouqué, L. Arnold, X. Delfosse, I. Boisse, Charles Cadieux, Thomas Vandal, Ariane Deslières

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkyPipeline (software)TelescopePolarimetryData reductionRemote sensingRaw dataPixelRadial velocityNear-infrared spectroscopyReduction (mathematics)Computer scienceOpticsEnvironmental sciencePhysicsGeologyAstronomyData miningStarsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the maturation of near-infrared high-resolution spectroscopy, especially when used for precision radial velocity, data reduction has faced unprecedented challenges in terms of how one goes from raw data to calibrated, extracted, and corrected data with required precisions of thousandths of a pixel. Here we present APERO (A PipelinE to Reduce Observations), specifically focused on SPIRou, the near-infrared spectropolarimeter on the Canada--France--Hawaii Telescope (SPectropolarimètre InfraROUge, CFHT). In this paper, we give an overview of APERO and detail the reduction procedure for SPIRou. APERO delivers telluric-corrected 2D and 1D spectra as well as polarimetry products. APERO enables precise stable radial velocity measurements on sky (via the LBL algorithm), good to at least ~2 m/s over the current 5-year lifetime of SPIRou.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,117 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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