ZTF SN Ia DR2: Overview
Notice bibliographique
Résumé
We present the first homogeneous release of several thousand spectroscopically classified type Ia supernovae (SNe Ia) with spectroscopic redshifts. This release, named “DR2”, contains 3628 nearby ( z < 0.3) SNe Ia discovered, followed, and classified by the Zwicky Transient Facility survey between March 2018 and December 2020. Of these, 3000 have good-to-excellent sampling and 2667 pass standard cosmology light curve quality cuts. This release is thus the largest SN Ia release to date, increasing by an order of magnitude the number of well-characterized low-redshift objects. With DR2, we also provide a volume-limited ( z < 0.06) sample of nearly a thousand SNe Ia. With such a large, homogeneous, and well-controlled dataset, we are studying key current questions on SN cosmology, such as the linearity SNe Ia standardization, the SN and host dependencies, the diversity of the SN Ia population, and the accuracy of current light curve modeling. These, and more, are studied in detail in a series of articles associated with this release. Alongside the SN Ia parameters, we publish our forced-photometry gri -band light curves, 5138 spectra, local and global host properties, observing logs, and a Python tool to facilitate the use and access of these data. The photometric accuracy of DR2 is not yet suited for cosmological parameter inference, which will follow as the “DR2.5” release. We nonetheless demonstrate that our Hubble diagram of several thousands of SNe Ia has a typical 0.15 mag scatter.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,072 |
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 ».