Notice bibliographique
Résumé
PINT: Maximum-Likelihood Estimation of Pulsar Timing Noise Parameters PINT is a project to develop a pulsar timing solution based on python and modern libraries. It is still in active development, but it is in production use by the NANOGrav collaboration and it has been demonstrated produce residuals from most "normal" timing models that agree with Tempo and Tempo2 to within ~10 nanoseconds. It can be used within python scripts or notebooks, and there are several command line tools that come with it. The primary reasons PINT was developed are: To have a robust system to produce high-precision timing results that is completely independent of TEMPO and Tempo2 To make a system that is easy to extend and modify due to a good design and the use of a modern programming language, techniques, and libraries. What's Changed Fixed README for runtime data by @dlakaplan in #1685 Added convert_parfile to list of command-line tools in RTD by @dlakaplan in #1687 Fix MCMC_walkthrough.ipynb by @dlakaplan in #1679 Fixed bug in derived params when OMDOT uncertainty is 0 by @dlakaplan in #1689 Fix bug in make_fake_toas_fromtim by @dlakaplan in #1698 Fix observatory.init.py by @dlakaplan in #1696 Plot model DM in pintk + more tests for pintk by @abhisrkckl in #1678 Moved get_derived_params to timing_model by @dlakaplan in #1692 DDH Binary model by @dlakaplan in #1693 Maximum-likelihood fit for ECORR by @abhisrkckl in #1673 Consistent naming in get_params_mapping by @abhisrkckl in #1704 Better exceptions for unimplemented binary models (BTX etc) by @abhisrkckl in #1701 CI ephemeris test no longer requires access to static NANOGrav site by @dlakaplan in #1706 change_binary_epoch in TimingModel.compare() by @abhisrkckl in #1703 Component validation for WaveX and DMWaveX by @abhisrkckl in #1702 get_observatory shouldn't overwrite include_bipm and include_gps unless given explicitly by @abhisrkckl in #1711 Convert WaveX to PLRedNoise and DMWaveX to PLDMNoise by @abhisrkckl in #1694 Added spacecraft as alias for geocenter by @dlakaplan in #1724 Allow simulated TOAs to maintain a non-zero mean by @dlakaplan in #1717 Improve clock error reporting by @aarchiba in #1720 Allow very old Princeton format TOAs by @scottransom in #1722 Remove ERFA warnings by @aarchiba in #1721 Removed np.compat.long (deprecated) by @dlakaplan in #1728 Fix #1729 by @dlakaplan in #1730 Changed error bars to scaled for pintk by @dlakaplan in #1735 Fixed common CI failure in tests/test_observatory.py::test_json_observatory_input_latlon by @dlakaplan in #1738 Updated docs for ELL1H by @dlakaplan in #1736 FDJUMPDM : System-dependent DM offset by @abhisrkckl in #1731 Proper motion conversion/calculations can now uniformly use float, Quantity, or Time by @dlakaplan in #1737 Try macos 12 to see if it is still intel by @dlakaplan in #1745 Guess binary model & add conversion script by @vhaasteren in #1695 Full Changelog: 0.9.8...1.0
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,171 |
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 ».