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Enregistrement W4362597948 · doi:10.1088/1475-7516/2023/07/057

Systematic error mitigation for the PIXIE Fourier transform spectrometer

2023· article· en· W4362597948 sur OpenAlexaff
A. Kogut, D. J. Fixsen, Nabila Aghanim, Jens Chluba, David T. Chuss, Jacques Delabrouille, Brandon S. Hensley, J. Colin Hill, B. Maffei, Anthony R. Pullen, Additya Rotti, Eric R. Switzer, Edward J. Woillack, Ioana A. Zelko

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCosmic microwave backgroundPolarization (electrochemistry)Noise (video)Modulation (music)COSMIC cancer databaseAstrophysicsOpticsAcousticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Primordial Inflation Explorer (PIXIE) is an Explorer-class mission concept to measure the spectrum and polarization of the cosmic microwave background. Cosmological signals are small compared to the instantaneous instrument noise, requiring strict control of instrumental signals. The instrument design provides multiple levels of null operation, signal modulation, and signal differences, with only few-percent systematic error suppression required at each level. Jackknife tests based on discrete instrument symmetries provide an independent means to identify, model, and remove remaining instrumental signals. We use detailed time-ordered simulations, including realistic performance and tolerance parameters, to evaluate the instrument response to broad classes of systematic errors for both spectral distortions and polarization. The largest systematic errors contribute additional white noise at the few-percent level compared to the dominant photon noise. Coherent instrumental effects which do not integrate down are smaller still, and remain several orders of magnitude below the targeted cosmological signals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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