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Enregistrement W6929409874 · doi:10.48550/arxiv.astro-ph/0410404

SparsePak: A Formatted Fiber Field-Unit for The WIYN Telescope Bench Spectrograph. II. On-Sky Performance

2004· preprint· en· W6929409874 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2004
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrographTelescopeBackground subtractionSpectral resolutionRadial velocitySubaru TelescopeSkyAperture (computer memory)Vignetting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a performance analysis of SparsePak and the WIYN Bench Spectrograph for precision studies of stellar and ionized gas kinematics of external galaxies. We focus on spectrograph configurations with echelle and low-order gratings yielding spectral resolutions of ~10000 between 500-900nm. These configurations are of general relevance to the spectrograph performance. Benchmarks include spectral resolution, sampling, vignetting, scattered light, and an estimate of the system absolute throughput. Comparisons are made to other, existing, fiber feeds on the WIYN Bench Spectrograph. Vignetting and relative throughput are found to agree with a geometric model of the optical system. An aperture-correction protocol for spectrophotometric standard-star calibrations has been established using independent WIYN imaging data and the unique capabilities of the SparsePak fiber array. The WIYN point-spread-function is well-fit by a Moffat profile with a constant power-law outer slope of index -4.4. We use SparsePak commissioning data to debunk a long-standing myth concerning sky-subtraction with fibers: By properly treating the multi-fiber data as a ``long-slit'' it is possible to achieve precision sky subtraction with a signal-to-noise performance as good or better than conventional long-slit spectroscopy. No beam-switching is required, and hence the method is efficient. Finally, we give several examples of science measurements which SparsePak now makes routine. These include H$α$ velocity fields of low surface-brightness disks, gas and stellar velocity-fields of nearly face-on disks, and stellar absorption-line profiles of galaxy disks at spectral resolutions of ~24,000.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,158 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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