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Enregistrement W7161851275 · doi:10.25919/pbv3-we20

Spectra and Polarisation In Cutouts of Extragalactic sources from RACS Second Data Release (SPICE-RACS-DR2)

2025· dataset· W7161851275 sur OpenAlexaff
Alec Thomson, Tim Galvin, Stefan Duchesne, E. Lenc, George Heald, Ondrej Hlinka, Craig S. Anderson, Erik Osinga, Lerato Sebokolodi, Naomi McClure-Griffiths, Sebastian Hutschenreuter, Shane O'Sullivan, Takuya Akahori, Bryan Gaensler, J Patrick Leahy, Jackie Ma, Vanessa Moss, Lawrence Rudnick, Cameron Eck, Jennifer West

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectral lineComponent (thermodynamics)Intensity (physics)GaussianPolarization (electrochemistry)Measure (data warehouse)Faraday effectFaraday cage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectra and Polarisation In Cutouts of Extragalactic sources from RACS (SPICE-RACS) is a project to derive an all-Southern-sky, linear polarisation map from the Rapid ASKAP Continuum Survey (RACS). Through this project, we will derive the following products: • Cutout image cubes in Stokes I, Q, and U around every source detected in total intensity as a function of frequency • Polarisation spectra as a function of frequency and Faraday depth for every component detected in total intensity • A catalogue summarising the polarisation properties, including rotation measure (RM), for every component. • Catalogues that provide the source and component positions in total intensity. Note that the total intensity catalogues should be treated as a reference for source positions in the images, and approximate source properties. These are not processed to the same quality standard as the forthcoming RACS-low3 catalogue (Galvin et al. in prep). This collection is laid out as follows: / ├── catalogues/ │ └── ... ├── cubelets/ │ ├── {FIELD_NAME}_{SBID}_cubelets.tar.gz │ └── ... ├── skymaps/ │ ├── spice-racs.dr2.{column name}_{interpolation}.fits │ └── ... └── spectra/ ├── {FIELD_NAME}_{SBID}_spectra.tar.gz └── ... Catalogues: - RACS-low3_INITIAL_components.fits - RACS-low3_INITIAL_sources.fits - spice-racs.dr2.fits.gz Key identifier columns: The following columns can be used to match across the catalogues, and are also used to structure the data below. • Scheduling Block: 'sbid' in the spice-racs catalogue, and 'SBID' in the source and component catalogues. • Field or Tile: 'tile_id' in the spice-racs catalogue, and 'Field_ID' in the source and component catalogues. • PyBDSF Gaussian component: 'cat_id' in the spice-racs catalogue, and 'Gaussian_ID' component catalogue. • PyBDSF Source: 'source_id' in the spice-racs catalogue, and 'Source_ID' in the source and component catalogues. Basic subsets: From the SPICE-RACS DR2 paper, S4.1: "Our catalogue contains a row for every source detected in total intensity. We must therefore stress that not every reported row will correspond to a component with a reliable detection of polarised flux. Rather, we have retained all possible values so that users in the community can make their own cuts on the catalogue to satisfy their own needs and balance of completeness vs. correctness. To assist users of the catalogue, we have again defined some basic subsets that should be reasonable, although conservative, for most science cases. These are as follows: • goodI: Where the stokesI_fit_flag and channel_flag columns are False. • goodRM: goodI, and where leakage_flag and snr_flag are False." Cubelets: {tile_id}_{sbid}/ ├── {source_id stem} │ ├── {source_id}.SB{sbid}.cutout.{image type}.restored.{Stokes}.{tile_id}.contcube.linmos.{ion type}.fits │ └── ... └── ... • 'image type' can be 'image' or 'weight' • 'Stokes' can be 'i', 'q', or 'u' • ion type can be 'ion' or left out of the file name Spectra: {tile_id}_{sbid}/ ├── {cat_id stem}/ │ ├── {cat_id}.SB{sbid}.{spectra type}.fits │ └── ... └── ... • 'spectra type' can be 'freq', 'fdf', or 'rmsf' Note that a 'stem' for cat_id or source_id e.g. "XYZ_123" will be "XYZ" Sky maps: These are catalogue data interpolated onto sky using either nearest-neighbour (nn) or inverse-distance weighting (idw). All files are HEALPix images with Nside=512. All files are named following: spice-racs.dr2.{column name}_{interpolation}.fits Where 'column name' is the column from the catalogue being interpolated, and interpolation is either 'nn' or 'idw' as above.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,027

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 GPT0,343
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
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