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Record W7115040675

Calibration and validation strategies for 21 cm cosmology

2025· dissertation· en· W7115040675 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicRadio Astronomy Observations and Technology
Canadian institutionsnot available
FundersScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced ResearchMcGill UniversityGordon and Betty Moore FoundationNational Research FoundationSpace Telescope Science InstituteMassachusetts Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
KeywordsCalibrationCosmologyExtrapolationTerm (time)Stability (learning theory)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le domaine de la cosmologie 21 cm a connu une croissance énorme au cours de la dernière décennie. Ce domaine d'étude exploite l'interaction entre l'hydrogène neutre et divers champs cosmologiques et astrophysiques, médiée par des transitions dans les états hyperfins de l'hydrogène, pour contraindre l'évolution cosmique et les processus astrophysiques depuis le présent jusqu'à la génération des premiers objets lumineux dans l'univers et au-delà, jusqu'à l'âge des ténèbres cosmique. Les avancées récentes en cosmologie 21 cm comprennent des détections provisoires du signal global moyenné dans le ciel à un décalage vers le rouge élevé ainsi que du spectre de puissance à un décalage vers le rouge faible. Ces prétendues détections sont complétées par des limites supérieures de plus en plus strictes sur le spectre de puissance à grand décalage vers le rouge, qui ont apporté les premières contraintes sur le chauffage astrophysique du milieu intergalactique pendant l'époque de la réionisation. Avec de multiples expériences se rapprochant de la sensibilité requise pour détecter le signal cosmologique 21 cm à grand redshift, les analystes doivent maintenant travailler pour mieux comprendre et atténuer les effets systématiques dans les données et les erreurs systématiques dans l'analyse qui obstruent actuellement le chemin vers la première détection sans ambiguïté du signal cosmique 21 cm. Le travail présenté dans cette thèse fait un certain nombre de progrès dans la compréhension des effets systématiques dans les expériences interférométriques 21 cm ainsi que les techniques d'analyse utilisées pour atténuer ces systématiques. Les principaux éléments de cette thèse se concentrent sur l'étalonnage des données interférométriques, la modélisation et l'atténuation du couplage mutuel, l'évaluation analytique de la perte de signal induite par les techniques de filtrage temporel, et la validation des pipelines d'analyse complexes utilisés dans les expériences de cosmologie à 21 cm. Le cadre d'étalonnage présenté ici est démontré comme étant robuste à une variété d'erreurs de modélisation et extensible à de grands réseaux interférométriques. Les progrès réalisés dans la modélisation du couplage mutuel permettent d'obtenir des niveaux d'accord sans précédent entre la simulation et l'observation ; cependant, malgré ces progrès, il est démontré que les stratégies d'atténuation actuelles sont insuffisantes pour permettre la détection du signal cosmique du 21 cm, sauf dans les modes à faible rapport signal/bruit et à nombre d'ondes élevé, où les effets non linéaires de regroupement et les effets astrophysiques sont prédominants. Le cadre de la perte de signal permet de caractériser fidèlement l'atténuation du signal observé du 21 cm induite par les filtres linéaires basés sur le temps dans un traitement entièrement analytique, fournissant ainsi un moyen robuste et efficace de mise à jour de la normalisation sur les limites supérieures du spectre de puissance. Collectivement, ces avancées constituent des étapes importantes dans l'obtention d'un contrôle strict des systématiques, nécessaire à la première détection sans ambiguïté du signal 21 cm à un redshift élevé

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.136
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2025
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