Performance of the polarization leakage correction in the PILOT data
Notice bibliographique
Résumé
The Polarized Instrument for Long-wavelength Observation of the Tenuous interstellar medium (PILOT) is a balloon-borne experiment that aims to measure the polarized emission of thermal dust at a wavelength of 240 um (1.2 THz). The PILOT experiment flew from Timmins, Ontario, Canada in 2015 and 2019 and from Alice Springs, Australia in April 2017. The in-flight performance of the instrument during the second flight was described in Mangilli et al. 2019. In this paper, we present data processing steps that were not presented in Mangilli et al. 2019 and that we have recently implemented to correct for several remaining instrumental effects. The additional data processing concerns corrections related to detector cross-talk and readout circuit memory effects, and leakage from total intensity to polarization. We illustrate the above effects and the performance of our corrections using data obtained during the third flight of PILOT, but the methods used to assess the impact of these effects on the final science-ready data, and our strategies for correcting them will be applied to all PILOT data. We show that the above corrections, and in particular that for the intensity to polarization leakage, which is most critical for accurate polarization measurements with PILOT, are accurate to better than 0.4 % as measured on Jupiter during flight#3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».