What’s in a Survey? Simulation-Induced Selection Effects in Astronomy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observational astronomy is plagued with selection effects that must be taken into account when interpreting data from astronomical surveys. Because of the physical limitations of observing time and instrument sensitivity, datasets are rarely complete. However, determining specifically what is missing from any sample is not always straightforward. For example, there are always more faint objects (such as galaxies) than bright ones in any brightness-limited sample, but faint objects may not be of the same kind as bright ones. Assuming they are can lead to mischaracterizing the population of objects near the boundary of what can be detected. Similarly, starting with nearby objects that can be well observed and assuming that objects much farther away (and sampled from a younger universe) are of the same kind can lead us astray. Demographic models of galaxy populations can be used as inputs to observing system simulations to create “mock” catalogues that can be used to characterize and account for multiple, interacting selection effects. The use of simulations for this purpose is common practice in astronomy, and blurs the line between observations and simulations; the observational data cannot be interpreted independent of the simulations. We will describe this methodology and argue that astrophysicists have developed effective ways to establish the reliability of simulation-dependent observational programs. The reliability depends on how well the physical and demographic properties of the simulated population can be constrained through independent observations. We also identify a new challenge raised by the use of simulations, which we call the “problem of uncomputed alternatives.” Sometimes the simulations themselves create unintended selection effects when the limits of what can be simulated lead astronomers to only consider a limited space of alternative proposals.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découle