CFHTLenS: The Canada-France-Hawaii telescope lensing survey - Imaging data and catalogue products
Notice bibliographique
Résumé
We present data products from the Canada-France-Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). CFHTLenS is based on the Wide component of the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS). It encompasses 154 deg(2) of deep, optical, high-quality, sub-arcsecond imaging data in the five optical filters u*g(')r(')i(')z('). The scientific aims of the CFHTLenS team are weak gravitational lensing studies supported by photometric redshift estimates for the galaxies. This paper presents our data processing of the complete CFHTLenS data set. We were able to obtain a data set with very good image quality and high-quality astrometric and photometric calibration. Our external astrometric accuracy is between 60 and 70 mas with respect to Sloan Digital Sky Survey (SDSS) data, and the internal alignment in all filters is around 30 mas. Our average photometric calibration shows a dispersion of the order of 0.01-0.03 mag for g(')r(')i(')z(') and about 0.04 mag for u* with respect to SDSS sources down to i(SDSS) < 21. We demonstrate in accompanying papers that our data meet necessary requirements to fully exploit the survey for weak gravitational lensing analyses in connection with photometric redshift studies. In the spirit of the CFHTLS, all our data products are released to the astronomical community via the Canadian Astronomy Data Centre athttp://www.cadc-ccda.hia-iha.nrc-cnrc.gc.ca/community/CFHTLens/query.html. We give a description and how-to manuals of the public products which include image pixel data, source catalogues with photometric redshift estimates and all relevant quantities to perform weak lensing studies.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,011 |
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.
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 ».