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Enregistrement W6891801786 · doi:10.48550/arxiv.1908.09017

SIGNALS: I. Survey Description

2019· preprint· en· W6891801786 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrographSpectral resolutionGalaxyStar formationGrismSample (material)HomogeneousIonizationStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIGNALS, the Star formation, Ionized Gas, and Nebular Abundances Legacy Survey, is a large observing program designed to investigate massive star formation and HII regions in a sample of local extended galaxies. The program will use the imaging Fourier transform spectrograph SITELLE at the Canada-France-Hawaii Telescope. Over 355 hours (54.7 nights) have been allocated beginning in fall 2018 for eight consecutive semesters. Once completed, SIGNALS will provide a statistically reliable laboratory to investigate massive star formation, including over 50 000 resolved HII regions : the largest, most complete, and homogeneous database of spectroscopically and spatially resolved extragalactic HII regions ever assembled. For each field observed, three datacubes covering the spectral bands of the filters SN1 (363 -386 nm), SN2 (482 - 513 nm), and SN3 (647 - 685 nm) are gathered. The spectral resolution selected for each spectral band is 1000, 1000, and 5000, respectively. As defined, the project sample will facilitate the study of small-scale nebular physics and many other phenomena linked to star formation at a mean spatial resolution of 20 pc. This survey also has considerable legacy value for additional topics including planetary nebulae, diffuse ionized gas, andsupernova remnants. The purpose of this paper is to present a general outlook of the survey, notably the observing strategy, galaxy sample, and science requirements.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1370,165

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,096 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
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