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Enregistrement W4377121463 · doi:10.3847/1538-3881/ace35d

Performance of the Quasar Spectral Templates for the Dark Energy Spectroscopic Instrument

2023· article· en· W4377121463 sur OpenAlexafffund
A. Brodzeller, Kyle Dawson, S. Bailey, Jiaxi Yu, Ashley J. Ross, A. Bault, S. Filbert, J. Aguilar, S. P. Ahlen, D. M. Alexander, E. Armengaud, A. Berti, D. Brooks, E. Chaussidon, Axel de la Macorra, P. Doel, K. Fanning, Victoria A. Fawcett, Andreu Font-Ribera, Satya Gontcho A Gontcho, J. Guy, K. Honscheid, S. Juneau, R. Kehoe, Theodore Kisner, Ting-Wen Lan, Martin Landriau, M. E. Levi, C. Magneville, Aaron Meisner, R. Miquel, John Moustakas, N. Palanque‐Delabrouille, Will J. Percival, Francisco Prada, C. Ravoux, Graziano Rossi, Christoph Saulder, M. Siudek, G. Tarlé, B. A. Weaver, Samantha Youles, Zheng Zheng, Rongpu Zhou, Zhimin Zhou

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHigh Energy PhysicsLawrence Berkeley National LaboratoryDivision of Astronomical SciencesScience and Technology Facilities CouncilUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoVanderbilt UniversityConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityMinisterio de Ciencia e InnovaciónCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversitySmithsonian InstitutionU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationNational Science FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale University
Mots-clésPhysicsQuasarAstrophysicsAstronomyDark energyTemplateEnergy (signal processing)CosmologyGalaxyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Millions of quasar spectra will be collected by the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), leading to a fourfold increase in the number of known quasars. High-accuracy quasar classification is essential to tighten constraints on cosmological parameters measured at the highest redshifts DESI observes ( z > 2.0). We present spectral templates for identification and redshift estimation of quasars in the DESI Year 1 data release. The quasar templates are comprised of two quasar eigenspectra sets, trained on spectra from the Sloan Digital Sky Survey. The sets are specialized to reconstruct quasar spectral variation observed over separate yet overlapping redshift ranges and, together, are capable of identifying DESI quasars from 0.05 < z < 7.0. The new quasar templates show significant improvement over the previous DESI quasar templates regarding catastrophic failure rates, redshift precision and accuracy, quasar completeness, and the contamination fraction in the final quasar sample.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,542

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations54
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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