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Enregistrement W4392535242

Looking for brown dwarfs in wide field surveys

2008· preprint· fr· W4392535242 sur OpenAlexaboutno aff
P. Delorme

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2008
Typepreprint
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrown dwarfField (mathematics)GeographyAstrophysicsPhysicsMathematicsStars
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mon travail de recherche au cours de ces trois années de thèse sous la direction de Thierry Forveille et de Xavier Delfosse au laboratoire d'astrophysique de Grenoble a été consacré à la recherche de naines brunes dans un relevé grand champ de nouvelle génération que nous avons appelé le Canada-France Brown Dwarf Survey -CFBDS-. La thématique de ma thèse est centrée sur l'étude des naines brunes froides et la constitution d'un grand échantillon de naines brunes, comme base pour une analyse statistique photométrique et spectroscopique. Tétais chargé en premier lieu de la mise au point du pipeline d'analyse et de sélection des candidats au sein de la collaboration internationale dédiée à la recherche de naines brunes et de quasars à grand décalage vers le rouge. Dans le chapitre l, je fais un récapitulatif rapide de l'ensemble des avancées scientifiques dans le domaine des naines brunes avant la présente thèse. Le chapitre 2 présente le Canada- France Brown Dwarf Survey, qui fournit les données au coeur de mon travail, ainsi que notre stratégie d'analyse. Le chapitre 3 détaille le pipeline que j'ai mis en place pour identifier au mieux les naines brunes dans les images grand champs et présente une évaluation de ses performances. Les candidats ainsi identi és sur la base de leur photométrie sont présentés dans le chapitre 4. Dans ce chapitre je décris mes méthodes d'estimation des biais statistiques du CFBDS, ainsi que la fonction de luminosité des naines brunes du champ que nous en avons extraite. Enfin le chapitre 5 donne une revue des informations contenues dans le spectre des naines brunes. J'y présente ensuite les résultats issus de nos observations spectroscopiques.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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