Hydra II: Characterisation of Aegean, Caesar, ProFound, PyBDSF, and Selavy source finders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a comparison between the performance of a selection of source finders (SFs) using a new software tool called Hydra. The companion paper, Paper I, introduced the Hydra tool and demonstrated its performance using simulated data. Here we apply Hydra to assess the performance of different source finders by analysing real observational data taken from the Evolutionary Map of the Universe (EMU) Pilot Survey. EMU is a wide-field radio continuum survey whose primary goal is to make a deep ( $20\mu$ Jy/beam RMS noise), intermediate angular resolution ( $15^{\prime\prime}$ ), 1 GHz survey of the entire sky south of $+30^{\circ}$ declination, and expecting to detect and catalogue up to 40 million sources. With the main EMU survey it is highly desirable to understand the performance of radio image SF software and to identify an approach that optimises source detection capabilities. Hydra has been developed to refine this process, as well as to deliver a range of metrics and source finding data products from multiple SFs. We present the performance of the five SFs tested here in terms of their completeness and reliability statistics, their flux density and source size measurements, and an exploration of case studies to highlight finder-specific limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».