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Enregistrement W6940831118 · doi:10.1051/0004-6361/201016254/pdf

Variability selected high-redshift quasars on SDSS Stripe 82

2011· article· en· W6940831118 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryCollege of Engineering, Michigan State UniversityAgence Nationale de la RechercheYork UniversityPennsylvania State UniversityJohns Hopkins UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of EnergyUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPopulationGloomTSG101DysgeusiaSubpoenaProteogenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SDSS-III BOSS Quasar survey will attempt to observe z > 2.15 quasars at a density of at least 15 per square degree to yield the first measurement of the baryon acoustic oscillations in the Ly-α forest. To help reaching this goal, we have developed a method to identify quasars based on their variability in the ugriz optical bands. The method has been applied to the selection of quasar targets in the SDSS region known as Stripe 82 (the southern equatorial stripe), where numerous photometric observations are available over a 10-year baseline. This area was observed by BOSS during September and October 2010. Only 8% of the objects selected via variability are not quasars, while 90% of the previously identified high-redshift quasar population is recovered. The method allows for a significant increase in the z > 2.15 quasar density over previous strategies based on optical (ugriz) colors, achieving a density of 24.0 deg-2 on average down to g ~ 22 over the 220 deg2 area of Stripe 82. We applied this method to simulated data from the Palomar Transient Factory and from Pan-STARRS, and showed that even with data that have sparser time sampling than what is available in Stripe 82, including variability in future quasar selection strategies would lead to increased target selection efficiency in the z > 2.15 redshift range. We also found that broad absorption line quasars are preferentially present in a variability than in a color selection.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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