Stellar Reddening Based Extinction Maps for Cosmological Applications
Notice bibliographique
Résumé
Maps of Galactic extinction at a full-width half-maximum of 6.1' and 15', described in Mudur, Park, Finkbeiner '22. These maps were generated from stellar reddenings derived from Pan-STARRS1 and 2MASS photometry and Gaia EDR3 parallaxes using the Bayestar stellar inference pipeline (Green et al '19). The stars are filtered so as to only include objects that lie beyond a certain distance threshold, and pass stellar selections intended to eliminate objects that are possibly of extragalactic origin (stray QSOs and galaxies) from the catalog. Two maps are then generated for the intersection of the sky at Galactic Latitude \(|b|>20^\circ\) and within the PS1 footprint. The fields in the fits files are organized as follows: 'Recon_Mean': Raw map reconstruction mean in Bayestar reddening units. 'Recon_Mean_ZptCorr': Reconstruction mean in units of \(E_{B-V}\). To derive 'Recon_Mean_ZptCorr' from 'Recon_Mean' we multiply 'Recon_Mean' by 0.856 to convert to units of \(E_{B-V}\). We then add an offset of -0.009 to match the mean of the map to the mean of SFD at \(b>60^\circ\). 'Recon_Variance': Raw map reconstruction variance in Bayestar reddening units. 'Recon_VarianceCorr': Reconstruction variance in units of \(E_{B-V}\) with an additional variance term \(\sigma_{sys}^2\). The additional term is set such that the variance of \({Map15-SFD \over \sigma_{Map}^2 + \sigma_{sys}^2 }\) at \(b>60^\circ\) is ~1. \(\sigma_{sys}=0.01\) Figures and analyses in the paper used 'Recon_Mean_ZptCorr' and 'Recon_VarianceCorr' for both maps.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».