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Enregistrement W4414628535 · doi:10.1093/mnras/staf1661

Dark Energy Survey Year 6 results: cell-based coadds and <scp>metadetection</scp> weak lensing shape catalogue

2025· article· en· W4414628535 sur OpenAlexaff
M. Yamamoto, M. R. Becker, E. Sheldon, Mike Jarvis, R. A. Gruendl, F. Menanteau, E. S. Rykoff, S. Mau, Theo Schutt, M. Gatti, M. A. Troxel, A. Amon, Dhayaa Anbajagane, G. M. Bernstein, D. Gruen, Erica Huff, M. Tabbutt, Amy S. K. Tong, B Yanny, T. M. C. Abbott, M Aguena, A. Alarcon, F. Andrade-Oliveira, K. Bechtol, J Blazek, D. Brooks, A. Carnero Rosell, J. Carretero, C. L. Chang, A. Choi, M. Costanzi, M. Crocce, L. N. da Costa, T. M. Davis, J. De Vicente, S Desai, H T Diehl, Scott Dodelson, P. Doel, C. Doux, A Drlica-Wagner, A. Ferté, B. Flaugher, P Fosalba, J. García-Bellido, E Gaztanaga, G. Giannini, G. Gutierrez, W. G. Hartley, K. Herner, S. R. Hinton, D L Hollowood, K. Honscheid, Dragan Huterer, E. Krause, K. Kuehn, O. Lahav, M. Lima, J. L. Marshall, J. Mena-Fernández, R Miquel, J. J. Mohr, J. Muir, J Myles, R. L. C. Ogando, A Pieres, A A Plazas Malagón, A. Porredon, J. Prat, Marco Raveri, M Rodriguez-Monroy, A. Roodman, S Samuroff, E. Sánchez, D. Sanchez Cid, V. Scarpine, I Sevilla-Noarbe, M. Smith, M. Soares-Santos, E. Suchyta, G. Tarlé, V. Vikram, N. Weaverdyck, P. Wiseman, Y Zhang

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftHigh Energy PhysicsOffice of ScienceInstitut de Física d'Altes EnergiesUniversity of SussexInstitute of Environmental Science and ResearchConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat de CatalunyaEuropean Regional Development FundU.S. Department of EnergyScience and Technology Facilities CouncilUniversity College LondonUniversity of PortsmouthOhio State UniversityUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignLawrence Berkeley National LaboratoryFinanciadora de Estudos e ProjetosUniversity of PennsylvaniaArgonne National LaboratoryCentres de Recerca de CatalunyaUniversity of ChicagoUniversity of CambridgeFermilabNational Science Foundation
Mots-clésWeak gravitational lensingDark energyGalaxyMultiplicative functionObservational cosmologyPoint spread functionGravitational lensShear (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present the metadetection weak lensing galaxy shape catalogue from the 6-yr Dark Energy Survey (DES Y6) imaging data. This data set is the final release from DES, spanning 4422 deg$^2$ of the southern sky. We describe how the catalogue was constructed, including the two new major processing steps, cell-based image coaddition, and shear measurements with metadetection. The DES Y6 M etadetection weak lensing shape catalogue consists of 151 922 791 galaxies detected over $riz$ bands, with an effective number density of $n_{\rm eff}$ = 8.22 galaxies per arcmin$^2$ and shape noise of $\sigma _{\rm e} = 0.29$. We carry out a suite of validation tests on the catalogue, including testing for point spread function (PSF) leakage, testing for the impact of PSF modelling errors, and testing the correlation of the shear measurements with galaxy, PSF, and survey properties. In addition to demonstrating that our catalogue is robust for weak lensing science, we use the DES Y6 image simulation suite to estimate the overall multiplicative shear bias of our shear measurement pipeline. We find no detectable multiplicative bias at the roughly half-per cent level, with $m = (3.4 \pm 6.1) \times 10^{-3}$, at $3\sigma$ uncertainty. This is the first time both cell-based coaddition and M etadetection algorithms are applied to observational data, paving the way to the Stage-IV weak lensing 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,011

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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