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Enregistrement W4399784485 · doi:10.25518/0037-9565.11922

SunPhot: Preparations for an Upcoming Quasar Variability Survey with the International Liquid Mirror Telescope

2024· article· en· W4399784485 sur OpenAlexfundno aff
Ethen Sun, Bhavya Ailawadhi, Talat Akhunov, E. F. Borra, Monalisa Dubey, Naveen Dukiya, Jiuyang Fu, Baldeep Grewal, Paul Hickson, Brajesh Kumar, Kuntal Misra, Vibhore Negi, Kumar Pranshu, Jean Surdej

Notice bibliographique

RevueBulletin de la Société Royale des Sciences de Liège · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaService Public de WallonieUniversité de LiègeBelgian Federal Science Policy OfficeFonds De La Recherche Scientifique - FNRSDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaYork University
Mots-clésQuasarTelescopeAstronomyPhysicsAstrophysicsRemote sensingOpticsGeologyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research suggests a correlation between the variability and intrinsic brightness of quasars. If calibrated, this could lead to the use of quasars on the cosmic distance ladder, but this work is currently limited by lack of quasar light curve data with high cadence and precision. The Python photometric data pipeline SunPhot is being developed as part of preparations for an upcoming quasar variability survey with the International Liquid Mirror Telescope (ILMT). SunPhot uses aperture photometry to directly extract light curves for a catalogue of sources from calibrated ILMT images. SunPhot version 2.1 is operational, but the project is awaiting completion of ILMT commissioning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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