Blinding scheme for the scale-dependence bias signature of local primordial non-Gaussianity for DESI 2024
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The next generation of spectroscopic surveys is expected to achieve an unprecedented level of accuracy in the measurement of cosmological parameters. To avoid confirmation bias and thereby improve the reliability of these results, blinding procedures become a standard practice in the cosmological analyses of such surveys. Blinding is especially crucial when the impact of observational systematics is important relative to the cosmological signal, and a detection of that signal would have significant implications. This is the case for local primordial non-gaussianity, as probed by the scale-dependent bias of the galaxy power spectrum at large scales that are heavily sensitive to the dependence of the target selection on the imaging quality, known as imaging systematics. We propose a blinding method for the scale-dependent bias signature of local primordial non-gaussianity at the density field level which consists in generating a set of weights for the data that replicate the scale-dependent bias. The applied blinding is predictable, and can be straightforwardly combined with other catalog-level blinding procedures that have been designed for the baryon acoustic oscillation and redshift space distortion signals. The procedure is validated through simulations that replicate data from the first year of observation of the Dark Energy Spectroscopic Instrument, but may find applications to other upcoming spectroscopic surveys.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».