COMAP Pathfinder – Season 2 results
Notice bibliographique
Résumé
The CO Mapping Array Project (COMAP) Pathfinder is performing line intensity mapping of CO emission to trace the distribution of unresolved galaxies at redshiftz ∼ 3. We present an improved version of the COMAP data processing pipeline and apply it to the first two Seasons of observations. This analysis improves on the COMAP Early Science (ES) results in several key aspects. On the observational side, all second season scans were made in constant-elevation mode, after noting that the previous Lissajous scans were associated with increased systematic errors; those scans accounted for 50% of the total Season 1 data volume. In addition, all new observations were restricted to an elevation range of 35–65 degrees to minimize sidelobe ground pickup. On the data processing side, more effective data cleaning in both the time and map domain allowed us to eliminate all data-driven power spectrum-based cuts. This increases the overall data retention and reduces the risk of signal subtraction bias. However, due to the increased sensitivity, two new pointing-correlated systematic errors have emerged, and we introduced a new map-domain PCA filter to suppress these errors. Subtracting only five out of 256 PCA modes, we find that the standard deviation of the cleaned maps decreases by 67% on large angular scales, and after applying this filter, the maps appear consistent with instrumental noise. Combining all of these improvements, we find that each hour of raw Season 2 observations yields on average 3.2 times more cleaned data compared to the ES analysis. Combining this with the increase in raw observational hours, the effective amount of data available for high-level analysis is a factor of eight higher than in the ES analysis. The resulting maps have reached an uncertainty of 25–50 μK per voxel, providing by far the strongest constraints on cosmological CO line emission published to date.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,010 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».