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Enregistrement W4394029503 · doi:10.48550/arxiv.2404.03005

Optimal Reconstruction of Baryon Acoustic Oscillations for DESI 2024

2024· preprint· en· W4394029503 sur OpenAlexaff
E. Paillas, Z. Ding, Xun Chen, Hee‐Jong Seo, Nikhil Padmanabhan, Arnaud de Mattia, Ashley J. Ross, S. Nadathur, Cullan Howlett, J. Aguilar, S. P. Ahlen, O. Alves, U. Andrade, D. Brooks, E. Buckley‐Geer, E. Burtin, S. Chen, T. Claybaugh, Shaun Cole, Kyle Dawson, Axel de la Macorra, Arjun Dey, P. Doel, K. Fanning, Simone Ferraro, J. E. Forero-Romero, C. García-Quintero, E. Gaztañaga, Héctor Gil-Marín, Satya Gontcho A Gontcho, G. Gutiérrez, ChangHoon Hahn, M. Hanif, K. Honscheid, M Ishak, R. Kehoe, Martin Landriau, L. Le Guillou, M. E. Levi, Marc Manera, Paul Martini, L. Medina-Varela, Aaron Meisner, J. Mena-Fernández, R. Miquel, John Moustakas, Eva-Maria Mueller, A. Muñoz-Gutiérrez, Adam D. Myers, Jeffrey A. Newman, Jundan Nie, Gustavo Niz, N. Palanque‐Delabrouille, Will J. Percival, Claire Poppett, Francisco Prada, M. Rashkovetskyi, Mehdi Rezaie, A. Rosado-Marin, Graziano Rossi, Rossana Ruggeri, E. Sánchez, Christoph Saulder, Edward F. Schlafly, David J. Schlegel, M. Schubnell, David Sprayberry, G. Tarlé, D. Valcin, M. Vargas-Magaña, Jiaxi Yu, Sihan Yuan, Rongpu Zhou, Hu Zou

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Astronomical SciencesScience and Technology Facilities CouncilOffice of ScienceLawrence Berkeley National LaboratoryCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesMinisterio de Ciencia e InnovaciónNational Natural Science Foundation of ChinaHigh Energy PhysicsGordon and Betty Moore FoundationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésBaryon acoustic oscillationsSmoothingGalaxyPhysicsSensitivity (control systems)Measure (data warehouse)RedshiftCluster analysisScale (ratio)UniversePipeline (software)BaryonComputer scienceAstrophysicsData miningArtificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Baryon acoustic oscillations (BAO) provide a robust standard ruler to measure the expansion history of the Universe through galaxy clustering. Density-field reconstruction is now a widely adopted procedure for increasing the precision and accuracy of the BAO detection. With the goal of finding the optimal reconstruction settings to be used in the DESI 2024 galaxy BAO analysis, we assess the sensitivity of the post-reconstruction BAO constraints to different choices in our analysis configuration, performing tests on blinded data from the first year of DESI observations (DR1), as well as on mocks that mimic the expected clustering and selection properties of the DESI DR1 target samples. Overall, we find that BAO constraints remain robust against multiple aspects in the reconstruction process, including the choice of smoothing scale, treatment of redshift-space distortions, fiber assignment incompleteness, and parameterizations of the BAO model. We also present a series of tests that DESI followed in order to assess the maturity of the end-to-end galaxy BAO pipeline before the unblinding of the large-scale structure catalogs.

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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