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Enregistrement W4393781216 · doi:10.5281/zenodo.5940017

VTSCat: The VERITAS Catalog of Gamma-Ray Observations

2022· dataset· en· W4393781216 sur OpenAlexaff
W. Benbow, A. Brill, M. Capasso, Jessie L. Christiansen, M. Errando, A. Falcone, K.A. Farrell, Q. Feng, G. M. Foote, L. Fortson, A. Furniss, A. Gent, C. Giuri, T. Hassan, O. Hervet, J. Holder, T. B. Humensky, W. Jin, P. Kaaret, D. Kieda, M. J. Lang, M. Lundy, G. Maier, C.E. McGrath, R. Mukherjee, M. Nievas-Rosillo, S. O’Brien, R. A. Ong, S. Patel, M. Pohl, E. Pueschel, J. Quinn, K. Ragan, D. Ribeiro, G. T. Richards, E. Roache, J. Ryan, D. A. Williams

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VTSCat is the catalog of high-level data products from all publications of the VERITAS collaboration. The VTSCat data collection contains: high-level data like spectral flux points, light curves, spectral fits in human- and machine-readable yaml and ecsv file format tabled data like upper limits tables from dark matter searches or results on the extragalactic background in ecsv file format sky maps (wherever available) in FITS file format The data collection contains results from gamma-ray measurements only. This is a pre-release for testing and early publications. A forthcoming research note will provide more details on the catalog. Please check the README file and all documentation linked to the README. VTSCat supplements the HEASARC catalogue of VERITAS results (to be published). VTSCat is inspired and derived from gamma-cat. Access: GitHub: https://github.com/VERITAS-Observatory/VERITAS-VTSCat References: VERITAS: https://veritas.sao.arizona.edu/ VER Dictionary of Nomenclature: https://cds.u-strasbg.fr/cgi-bin/Dic-Simbad?/17350620

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,115

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,241
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 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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