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Enregistrement W4406472765 · doi:10.3847/1538-4365/ad9c6d

Identification of 4876 Bent-tail Radio Galaxies in the FIRST Survey Using Deep Learning Combined with Visual Inspection

2025· article· en· W4406472765 sur OpenAlexfundno aff
Baoqiang Lao, H. Andernach, Xiaolong Yang, X. Zhang, Ru-Shuang Zhao, Zhen Zhao, Yun Yu, Xiaohui Sun, Sheng‐Li Qin

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryArgonne National LaboratoryYork UniversityMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoScience and Technology Facilities CouncilOffice of ScienceUniversity of Colorado BoulderLawrence Berkeley National LaboratoryJet Propulsion LaboratoryUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMax-Planck-Institut für AstrophysikNational Key Research and Development Program of ChinaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoChinese Academy of SciencesDeutsche ForschungsgemeinschaftFermilabMax-Planck-Institut für AstronomieIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityUniversity of EdinburghUniversity of SussexNational Science FoundationUniversity of MichiganChina Postdoctoral Science FoundationUniversity of NottinghamUniversity of OxfordUniversity of CambridgeOhio State UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaYale UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNational Radio Astronomy ObservatoryLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversity of California, Los AngelesUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of PortsmouthNew Mexico State UniversityUniversity of UtahCanadian Space AgencyVanderbilt UniversityUniversity of ChicagoUniversity of CaliforniaFinanciadora de Estudos e ProjetosUniversity of PennsylvaniaUniversity College LondonNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of Technology
Mots-clésIdentification (biology)GalaxyArtificial intelligenceComputer scienceBent molecular geometryComputer visionAstronomyPhysicsEngineeringBiologyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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