A young supernova selection pipeline for the LSST era
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Early-time spectroscopy of supernovae (SNe), acquired within days of explosion, yields crucial insights into their outermost ejecta layers, facilitating the study of their environments, progenitor systems, and explosion mechanisms. Recent efforts in early discovery and follow-up of SNe have shown the potential insights that can be gained from early-time spectra. Surveys such as the Time-Domain Extragalactic Survey (TiDES), conducted with the 4m Multi-Object Spectroscopic Telescope (4MOST), will provide spectroscopic follow-up of transients discovered by the Legacy Survey of Space and Time (LSST). Current simulations indicate that early-time spectroscopic studies conducted with TiDES data will be limited by the current SN selection criteria. To enhance early-time SN spectroscopic studies from TiDES-like surveys, we propose a set of selection criteria focusing on young SNe (YSNe), which we define as SNe prior to $-10$ days before peak brightness. Utilizing the Zwicky Transient Facility transient alerts, we developed criteria to select YSNe while minimizing the sample’s contamination rate to 23 per cent. The developed criteria were applied to LSST simulations, yielding a sample of 694 Deep Drilling Field survey SNe and 56260 Wide Fast Deep survey SNe for follow-up. We demonstrate that our criteria enables the selection of SNe at early-times, enhancing future early-time spectroscopic SN studies from TiDES-like surveys. Finally, we investigated 4MOST-like observing strategies to increase the sample of spectroscopically observed YSNe. We propose that a 4MOST-like observing strategy that follows LSST with a delay of 3 days is optimal for a TiDES-like SN survey in terms of the number of classifiable spectra obtained, while a 1 day delay is most optimal for enhancing the early-time science in conjunction with our YSN selection criteria.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».