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Enregistrement W4403382363 · doi:10.1051/0004-6361/202450617

<i>Euclid</i> preparation

2024· article· en· W4403382363 sur OpenAlexaff
G. Congedo, L. Miller, A. N. Taylor, N. J. G. Cross, C. A. J. Duncan, T. Kitching, N. Martinet, S Matthew, T. Schrabback, M. Tewes, N. Welikala, N. Aghanim, A. Amara, S Andreon, N. Auricchio, Marco Baldi, S. Bardelli, R. Bender, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J Brinchmann, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, V. F. Cardone, J. Carretero, Santiago Casas, F. J. Castander, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, C.J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, H. M. Courtois, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, A. M. Di Giorgio, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, M. Farina, S. Farrens, S. Ferriol, P. Fosalba, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, B. Garilli, B. Gillis, C. Giocoli, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, Mark Holliman, W. Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, B. Kubik, Konrad Kuijken, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, E Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovič, F. Marulli, R. Massey, S. Maurogordato, H. J. McCracken, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, M. Meneghetti, E Merlin, G. Meylan, M. Moresco, B. Morin, L. Moscardini, E. Munari, S.-M. Niemi, J.W Nightingale, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, Will J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, R. Rébolo, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, E. Rossetti, R. P. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stančo, P. Tallada-Crespí, D. Tavagnacco, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L. Valenziano, T. Vassallo, A. Veropalumbo, Yun Wang, J. Weller, G. Zamorani, J. Zoubian, E. Zucca, A. Biviano, M. Bolzonella, A. Boucaud, E. Bozzo, C. Burigana, C. Colodro-Conde, D. Di Ferdinando, J Graciá-Carpio, N. Mauri, C. Neissner, A. A. Nucita, Z. Sakr, V. Scottez, M. Tenti, Matteo Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, V. Allevato, S Anselmi, C. Baccigalupi, M Ballardini, S. Borgani, Alejandro S. Borlaff, S Bruton, R. Cabanac, A. Cappi, G. Castignani, T. Castro, G Cañas-Herrera, K. C. Chambers, Asantha Cooray, J. Coupon, I. Ferrero, G. De Lucia, G. Desprez, S. Di Domizio, H. Dole, A. Díaz‐Sánchez, J.A. Escartin Vigo, S. Escoffier, F. Finelli⋆, L. Gabarra, J. García-Bellido, E. Gaztañaga, F. Giacomini, G. Gozaliasl, D. Guinet, A Hall, H. Hildebrandt, S. Ilić, A. Jiménez Muñoz, Shahab Joudaki, J. J. E. Kajava, V. Kansal, D. Karagiannis, C. C. Kirkpatrick, L. Legrand, J. F. Macías–Pérez, G. Maggio, M. Magliocchetti, M. Martinelli, C. J. A. P. Martins, M. Maturi, L. Maurin, R. B. Metcalf, M. Migliaccio, P. Monaco, G. Morgante, S. Nadathur, L. Patrizii, Austin Peel, A Pezzotta, V. Popa, C. Porciani, D. Potter, M. Pöntinen, P. Reimberg, P.-F Rocci, Ariel G. Sánchez, J.A Schewtschenko, Aurel Schneider, E. Sefusatti, M. Sereno, P. Šimon, A. Spurio Mancini, Joachim Stadel, J Steinwagner, G. Testera, Romain Teyssier, Sune Toft, S. Tosi, A. Troja, M. Tucci, C Valieri, J. Väliviita, D. Vergani

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatory of JapanNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăEuropean Space AgencyImperial College LondonAgenzia Spaziale ItalianaMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftFundação para a Ciência e a TecnologiaMagyar Tudományos AkadémiaNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of Oxford
Mots-clésPhysicsMarkov chain Monte CarloAstrophysicsCOSMIC cancer databaseMonte Carlo methodStatistical physicsWeak gravitational lensingShear (geology)Markov chainSampling (signal processing)AstronomyGalaxyRedshiftStatisticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LENSMC is a weak lensing shear measurement method developed for Euclid and Stage-IV surveys. It is based on forward modelling in order to deal with convolution by a point spread function (PSF) with comparable size to many galaxies, sampling the posterior distribution of galaxy parameters via Markov chain Monte Carlo, and marginalisation over nuisance parameters for each of the 1.5 billion galaxies observed by Euclid. We quantified the scientific performance through high-fidelity images based on the Euclid Flagship simulations and emulation of the Euclid VIS images, realistic clustering with a mean surface number density of 250 arcmin−2 (IE < 29.5) for galaxies, and 6 arcmin−2 (IE < 26) for stars, and a diffraction-limited chromatic PSF with a full width at half maximum of 0′.′2 and spatial variation across the field of view. LENSMC measured objects with a density of 90 arcmin−2 (IE < 26.5) in 4500 deg2. The total shear bias was broken down into measurement (our main focus here) and selection effects (which will be addressed in future work). We found measurement multiplicative and additive biases of m1 = (−3.6 ± 0.2) × 10−3, m2 = (−4.3 ± 0.2) × 10−3, c1 = (−1.78 ± 0.03) × 10−4, and c2 = (0.09 ± 0.03) × 10−4; a large detection bias with a multiplicative component of 1.2 × 10−2 and an additive component of −3 × 10−4; and a measurement PSF leakage of α1 = (−9 ± 3) × 10−4 and α2 = (2 ± 3) × 10−4. When model bias is suppressed, the obtained measurement biases are close to Euclid requirement and largely dominated by undetected faint galaxies (−5 × 10−3). Although significant, model bias will be straightforward to calibrate given its weak sensitivity on galaxy morphology parameters. LENSMC is publicly available at gitlab.com/gcongedo/LensMC.

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3330,171

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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