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Enregistrement W7100141523

SNLS: Overview and High-z Spectroscopy

2004· article· en· W7100141523 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftSupernovaSpectroscopyTelescopeLarge Synoptic Survey TelescopeCosmology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Supernova Legacy Survey (SNLS) 1 will discover and obtain g ′ r ′ i ′ z ′ lightcurves for more than 700 spectroscopically confirmed SNe Ia (0.3 < z < 0.9) to differentiate between competing models for Dark Energy. We fit the multicolor lightcurves of the candidates to determine which are likely SNe Ia and send them for follow-up spectroscopy to the Keck, VLT, and Gemini telescopes. Here we show the results from Gemini, where we send most of our highest redshift (0.6 < z < 0.9) targets. 1. Lightcurves As a part of the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS), the SNLS uses a rolling search strategy to discover and monitor SNe in four one degree fields over the course of five years. SNe are observed in g ′ r ′ i ′ z ′ , allowing unprecedented measurement of reddening and SN intrinsic colors. Observations are made every 2-3 rest frame days during dark and gray time. A typical run includes 10 observing blocks of 5 visits to each of two deep fields. Because we always observe the same fields, every visit brings new SN discoveries and simultaneously adds points to existing lightcurves. See the contribution of Sullivan et al. to these proceedings for an overview of the SNLS. 2. Spectroscopy For the most promising candidates, spectroscopy on 8-10m telescopes must be obtained to determined the redshift and SN type. We prescreen candidates – early data are fit with a Ia lightcurve and poor fits (core-collapse SNe or AGN) are rejected. For good fits (likely SNe Ia), the redshift and phase are estimated, allowing optimal scheduling of observations and instrument setup. Spectroscopy of candidate SNe is carried out on Gemini, Keck and VLT. The highest redshift targets are observed at Gemini N and S with GMOS (Hook et al. 2004), where we make use of the Nod and Shuffle mode to virtually eliminate the systematic errors associated with the subtraction of sky lines in the red. Gemini also observes some lower redshift targets in classical mode in the D3 (Extended Groth Strip) field, which cannot be seen by VLT. All GMOS observations use the R400 grating, 0.75 ′ ′ slit, and either the 680 or 720nm central wavelength setup. The CCD is binned 2×2.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,010

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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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