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Enregistrement W4412121861 · doi:10.5194/epsc-dps2025-1629

Innovations in Modern Survey Simulation: Predicting Interstellar Objects in LSST

2025· preprint· en· W4412121861 sur OpenAlexaff
Rosemary Dorsey, Matthew Hopkins, Michele T. Bannister, Samantha Lawler, Chris Lintott, A. J. Parker, John C. Forbes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensCampion CollegeUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAstronomyAstrobiologyPhysicsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survey simulation is a numerical tool used to contextualize the discoveries of modern surveys. In Solar System science, telescopic campaigns yield biased subsets of the overall intrinsic small body populations. Understanding the observational biases of a given group of objects is imperative to interpreting the survey discoveries (or lack thereof).Interstellar objects (ISOs) are planetesimals, either asteroidal or cometary, which are unbound from their origin planetary system. ISOs are expected to be bountiful in the Milky Way; simulations have shown that the Solar System ejected most of its planetesimals during its early evolution and it is sensible to extrapolate that other planetary systems may do the same. Even so, to date there have only been two confirmed serendipitous ISO passages through the Solar System, 1I\`Oumuamua and 2I\Borisov. Discovery of the next interstellar object, 3I, is uncertain; the physical size and number density of ISOs are largely unconstrained. However, recent analysis of the solar neighbourhood using data from the Gaia mission (Hopkins et al. 2025) has provided a model for the characteristics of the local ISO population with which to survey simulate discoveries in upcoming surveys.In this dissertation talk, I will discuss the challenges of simulating ISOs in a realistic survey, introduce the new innovations in survey simulating used in this work (in comparison to historical approaches), and provide probabilistic predictions for the characteristics of the ISO discoveries in the upcoming Legacy Survey of Space and Time (LSST).

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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,843

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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