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Enregistrement W4409788573 · doi:10.1093/mnras/staf668

Bayesian evidence for flux scale errors in Galactic synchrotron maps

2025· article· en· W4409788573 sur OpenAlexafffund
Michael J. Wilensky, Melis O Irfan, Philip Bull

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean CommissionScience and Technology Facilities CouncilNational Research FoundationCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsArthritis National Research Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsScale (ratio)Flux (metallurgy)AstronomyBayesian probabilitySynchrotronStatistical physicsNuclear physicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The 408 MHz Haslam map is widely used as a low-frequency anchor for the intensity and morphology of Galactic synchrotron emission. Multifrequency, multi-experiment fits show evidence of spatial variation and curvature in the synchrotron frequency spectrum, but there are also poorly understood multiplicative flux scale disagreements between experiments. We perform a Bayesian model comparison across a range of scenarios, using fits that include recent spectroscopic observations at $\sim 1$ GHz by MeerKAT as well as a reference map from the Owens Valley Radio Observatory Long Wavelength Array (OVRO-LWA) at 73 MHz. In the few square degrees that we analysed, a large uncorrected flux scale factor potentially as large as 1.6 in the Haslam data is preferred, indicating a 60 per cent overestimation of the brightness. This partly undermines its use as a reference map. We also find that models with non-zero spectral curvature are statistically disfavoured. Given the limited sky coverage here, we suggest a similar analysis across many more regions of the sky to determine the extent and variation of flux scale errors, and whether they should be treated as random or systematic errors in analyses that use the Haslam map as a template.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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