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We investigate the ability of human 'expert' classifiers to identify strong gravitational lens candidates in Dark Energy Survey like imaging. We recruited a total of 55 people that completed more than 25 per cent of the project. During the classification task, we present to the participants 1489 images. The sample contains a variety of data including lens simulations, real lenses, non-lens examples, and unlabelled data. We find that experts are extremely good at finding bright, well-resolved Einstein rings, while arcs with g-band signal to noise less than & SIM;25 or Einstein radii less than & SIM;1.2 times the seeing are rarely recovered. Very few non-lenses are scored highly. There is substantial variation in the performance of individual classifiers, but they do not appear to depend on the classifier's experience, confidence or academic position. These variations can be mitigated with a team of 6 or more independent classifiers. Our results give confidence that humans are a reliable pruning step for lens candidates, providing pure and quantifiably complete samples for follow-up studies.
The impact of human expert visual inspection on the discovery of strong gravitational lenses / Rojas, Karina; Collett, Thomas E; Ballard, Daniel; Magee, Mark R; Birrer, Simon; Buckley-Geer, Elizabeth; Chan, James H H; Clément, Benjamin; Diego, José M; Gentile, Fabrizio; González, Jimena; Joseph, Rémy; Mastache, Jorge; Schuldt, Stefan; Tortora, Crescenzo; Verdugo, Tomás; Verma, Aprajita; Daylan, Tansu; Millon, Martin; Jackson, Neal; Dye, Simon; Melo, Alejandra; Mahler, Guillaume; Ogando, Ricardo L C; Courbin, Frédéric; Fritz, Alexander; Herle, Aniruddh; Acevedo Barroso, Javier A; Cañameras, Raoul; Cornen, Claude; Dhanasingham, Birendra; Glazebrook, Karl; Martinez, Michael N; Ryczanowski, Dan; Savary, Elodie; Góis-Silva, Filipe; Arturo Ureña-López, L; Wiesner, Matthew P; Wilde, Joshua; Valim Calçada, Gabriel; Cabanac, Rémi; Pan, Yue; Sierra, Isaac; Despali, Giulia; Cavalcante-Gomes, Micaele V; Macmillan, Christine; Maresca, Jacob; Grudskaia, Aleksandra; O’Donnell, Jackson H; Paic, Eric; Niemiec, Anna; de la Bella, Lucia F; Bromley, Jane; Williams, Devon M; More, Anupreeta; Levine., Benjamin C. - In: MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY. - ISSN 0035-8711. - ELETTRONICO. - 523:3(2023), pp. 4413-4430. [10.1093/mnras/stad1680]
The impact of human expert visual inspection on the discovery of strong gravitational lenses
Rojas, Karina;Collett, Thomas E;Ballard, Daniel;Magee, Mark R;Birrer, Simon;Buckley-Geer, Elizabeth;Chan, James H H;Clément, Benjamin;Diego, José M;Gentile, Fabrizio;González, Jimena;Joseph, Rémy;Mastache, Jorge;Schuldt, Stefan;Tortora, Crescenzo;Verdugo, Tomás;Verma, Aprajita;Daylan, Tansu;Millon, Martin;Jackson, Neal;Dye, Simon;Melo, Alejandra;Mahler, Guillaume;Ogando, Ricardo L C;Courbin, Frédéric;Fritz, Alexander;Herle, Aniruddh;Acevedo ;Barroso, Javier A;Cañameras, Raoul;Cornen, Claude;Dhanasingham, Birendra;Glazebrook, Karl;Martinez, Michael N;Ryczanowski, Dan;Savary, Elodie;Góis-Silva, Filipe;Arturo ;Ureña-López, L;Wiesner, Matthew P;Wilde, Joshua;Valim ;Calçada, Gabriel;Cabanac, Rémi;Pan, Yue;Sierra, Isaac;Despali, Giulia;Cavalcante-Gomes, Micaele V;Macmillan, Christine;Maresca, Jacob;Grudskaia, Aleksandra;O’Donnell, Jackson H;Paic, Eric;Niemiec, Anna;de ;la ;Bella, Lucia F;Bromley, Jane;Williams, Devon M;More, Anupreeta;Levine. , Benjamin C
2023
Abstract
We investigate the ability of human 'expert' classifiers to identify strong gravitational lens candidates in Dark Energy Survey like imaging. We recruited a total of 55 people that completed more than 25 per cent of the project. During the classification task, we present to the participants 1489 images. The sample contains a variety of data including lens simulations, real lenses, non-lens examples, and unlabelled data. We find that experts are extremely good at finding bright, well-resolved Einstein rings, while arcs with g-band signal to noise less than & SIM;25 or Einstein radii less than & SIM;1.2 times the seeing are rarely recovered. Very few non-lenses are scored highly. There is substantial variation in the performance of individual classifiers, but they do not appear to depend on the classifier's experience, confidence or academic position. These variations can be mitigated with a team of 6 or more independent classifiers. Our results give confidence that humans are a reliable pruning step for lens candidates, providing pure and quantifiably complete samples for follow-up studies.
The impact of human expert visual inspection on the discovery of strong gravitational lenses / Rojas, Karina; Collett, Thomas E; Ballard, Daniel; Magee, Mark R; Birrer, Simon; Buckley-Geer, Elizabeth; Chan, James H H; Clément, Benjamin; Diego, José M; Gentile, Fabrizio; González, Jimena; Joseph, Rémy; Mastache, Jorge; Schuldt, Stefan; Tortora, Crescenzo; Verdugo, Tomás; Verma, Aprajita; Daylan, Tansu; Millon, Martin; Jackson, Neal; Dye, Simon; Melo, Alejandra; Mahler, Guillaume; Ogando, Ricardo L C; Courbin, Frédéric; Fritz, Alexander; Herle, Aniruddh; Acevedo Barroso, Javier A; Cañameras, Raoul; Cornen, Claude; Dhanasingham, Birendra; Glazebrook, Karl; Martinez, Michael N; Ryczanowski, Dan; Savary, Elodie; Góis-Silva, Filipe; Arturo Ureña-López, L; Wiesner, Matthew P; Wilde, Joshua; Valim Calçada, Gabriel; Cabanac, Rémi; Pan, Yue; Sierra, Isaac; Despali, Giulia; Cavalcante-Gomes, Micaele V; Macmillan, Christine; Maresca, Jacob; Grudskaia, Aleksandra; O’Donnell, Jackson H; Paic, Eric; Niemiec, Anna; de la Bella, Lucia F; Bromley, Jane; Williams, Devon M; More, Anupreeta; Levine., Benjamin C. - In: MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY. - ISSN 0035-8711. - ELETTRONICO. - 523:3(2023), pp. 4413-4430. [10.1093/mnras/stad1680]
Rojas, Karina; Collett, Thomas E; Ballard, Daniel; Magee, Mark R; Birrer, Simon; Buckley-Geer, Elizabeth; Chan, James H H; Clément, Benjamin; Diego, José M; Gentile, Fabrizio; González, Jimena; Joseph, Rémy; Mastache, Jorge; Schuldt, Stefan; Tortora, Crescenzo; Verdugo, Tomás; Verma, Aprajita; Daylan, Tansu; Millon, Martin; Jackson, Neal; Dye, Simon; Melo, Alejandra; Mahler, Guillaume; Ogando, Ricardo L C; Courbin, Frédéric; Fritz, Alexander; Herle, Aniruddh; Acevedo Barroso, Javier A; Cañameras, Raoul; Cornen, Claude; Dhanasingham, Birendra; Glazebrook, Karl; Martinez, Michael N; Ryczanowski, Dan; Savary, Elodie; Góis-Silva, Filipe; Arturo Ureña-López, L; Wiesner, Matthew P; Wilde, Joshua; Valim Calçada, Gabriel; Cabanac, Rémi; Pan, Yue; Sierra, Isaac; Despali, Giulia; Cavalcante-Gomes, Micaele V; Macmillan, Christine; Maresca, Jacob; Grudskaia, Aleksandra; O’Donnell, Jackson H; Paic, Eric; Niemiec, Anna; de la Bella, Lucia F; Bromley, Jane; Williams, Devon M; More, Anupreeta; Levine., Benjamin C
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.