Bibliographic record
Abstract
Les relevés de galaxies sont essentiels pour cartographier la distribution de matière dans l’univers proche. En particulier, les relevés des raies à 21 cm détectent les galaxies riches en hydrogène neutre (HI), qui émettent des photons à cette longueur d’onde issus de la transition hyperfine dans HI. Ces catalogues de galaxies peuvent aussi fournir de nouvelles informations sur les systèmes de faible masse, jusqu’à présent peu étudiés par les instruments optiques et radio moins sensibles. L’Observatoire Canadien de l’Hydrogène et le Détecteur Radio-Transitoire (CHORD) est un interféromètre radio de nouvelle génération conçu pour détecter les sursauts radios rapides, sonder la physique fondamentale et cartographier la distribution de la matière à l’échelle cosmologique. La combinaison de la résolution angulaire de CHORD, du grand champ de vision, de la sensibilité et des propriétés spectrales permet de détecter jusqu’à 10 millions de galaxies individuelles, soit une amélioration de 300 fois par rapport aux relevés actuels. L’interférométrie radio dépasse de nombreuses limites des instruments à une seule antenne, mais présente de nouveaux défis sous la forme d’une systématique instrumentale complexe. Cette thèse explore et quantifie les impacts de cette systématique sur le futur relevé de galaxie de CHORD à travers un pipeline de simulation de bout en bout. Nous utilisons de faux catalogues de galaxies pour simuler les observations de CHORD et identifier les effets spectraux et spatiaux des instruments. Les résultats donnent un aperçu des perspectives et de la complexité des relevés interférométriques des raies à 21 cm
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".