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Enregistrement W4375851815 · doi:10.1093/mnras/stad1382

ALMA High-Level Data Products: submillimetre counterparts of SDSS quasars in the ALMA footprint

2023· article· en· W4375851815 sur OpenAlexfundno aff
Angela F. L. Wong, E. Hatziminaoglou, A. Borkar, Gergö Popping, I. Pérez‐Fournon, F. Poidevin, F. Stoehr, Hugo Messias

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Astrofísica de CanariasAlberta Livestock and Meat AgencyGrantová Agentura České RepublikyNanyang Technological UniversityAgencia Estatal de InvestigaciónAlbert Ellis Institute
Mots-clésPhysicsQuasarAstrophysicsFootprintAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Atacama Large Millimetre/submillimetre Array (ALMA) is the world’s most advanced radio interferometric facility, producing science data with an average rate of about 1 TB per day. After a process of calibration, imaging and quality assurance, the scientific data are stored in the ALMA Science Archive (ASA), along with the corresponding raw data, making the ASA an invaluable resource for original astronomical research. Due to their complexity, each ALMA data set has the potential for scientific results that go well beyond the ideas behind the original proposal that led to each observation. For this reason, the European ALMA Regional Centre initiated the High-Level Data Products initiative to develop science-oriented data products derived from data sets publicly available in the ASA, that go beyond the formal ALMA deliverables. The first instance of this initiative is the creation of a catalogue of submillimetre (submm) detections of Sloan Digital Sky Survey (SDSS) quasars from the SDSS Data Release 14 that lie in the aggregate ALMA footprint observed since ALMA Cycle 0. The ALMA fluxes are extracted in an automatic fashion, using the ALMA Data Mining Toolkit. All extractions above a signal-to-noise cut of 3.5 are considered, they have been visually inspected and the reliable detections are presented in a catalogue of 376 entries, corresponding to 275 unique quasars. Interesting targets found in the process, i.e. lensed or jetted quasars as well as quasars with nearby submm counterparts are highlighted, to facilitate further studies or potential follow up observations.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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