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Enregistrement W4381798841 · doi:10.3847/1538-3881/acca78

The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy Catalog Approach for Dark Siren Gravitational-wave Cosmology

2023· article· en· W4381798841 sur OpenAlexaff
J. R. Gair, Archisman Ghosh, R. Gray, D. E. Holz, S. Mastrogiovanni, Suvodip Mukherjee, A. Palmese, Nicola Tamanini, Tessa Baker, F. Beirnaert, Maciej Bilicki, Hsin-Yu Chen, G. Dálya, José María Ezquiaga, Will M. Farr, M. Fishbach, J. García-Bellido, Tathagata Ghosh, H. Y. Huang, Christos Karathanasis, K. Leyde, I. Magaña Hernandez, Johannes Noller, G. Pierra, P. Raffai, Antonio Enea Romano, M. Seglar-Arroyo, D. A. Steer, Cezary Turski, Maria Paola Vaccaro, S. A. Vallejo-Peña

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityEuropean Research CouncilInstitut de Física d'Altes EnergiesNational Aeronautics and Space AdministrationFonds Wetenschappelijk OnderzoekCentre National d’Etudes SpatialesScience and Technology Facilities CouncilUniversiteit GentDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaTata Institute of Fundamental ResearchSpace Telescope Science InstituteUniversity of Chicago
Mots-clésPhysicsSiren (mythology)Dark energyCosmologyGalaxySpurious relationshipAstrophysicsAstronomyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We outline the “dark siren” galaxy catalog method for cosmological inference using gravitational wave (GW) standard sirens, clarifying some common misconceptions in the implementation of this method. When a confident transient electromagnetic counterpart to a GW event is unavailable, the identification of a unique host galaxy is in general challenging. Instead, as originally proposed by Schutz, one can consult a galaxy catalog and implement a dark siren statistical approach incorporating all potential host galaxies within the localization volume. Trott & Huterer recently claimed that this approach results in a biased estimate of the Hubble constant, H 0 , when implemented on mock data, even if optimistic assumptions are made. We demonstrate explicitly that, as previously shown by multiple independent groups, the dark siren statistical method leads to an unbiased posterior when the method is applied to the data correctly. We highlight common sources of error possible to make in the generation of mock data and implementation of the statistical framework, including the mismodeling of selection effects and inconsistent implementations of the Bayesian framework, which can lead to a spurious bias.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations66
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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