SATCHEL 流水线：一种用于公民科学分类数据的通用工具
天体物理仪器与方法
2022-03-30 v1 地球与行星天体物理
摘要
公民科学是一种强大的分析工具，能够在极短时间内处理大量数据。为弥合基于网络的公民科学平台的分类数据产品与统计上稳健的信号显著性评分之间的差距，我们提出了公民科学光变曲线系外行星搜寻的凌星搜索算法 (SATCHEL) 流水线。该开源、可定制的流水线旨在识别志愿者标记的一维特征并赋予显著性估计。我们通过将其应用于开普勒空间望远镜测光时间序列数据中的特征来描述 SATCHEL 流水线的功能能力，这些特征由作为 Zooniverse 平台上 Planet Hunters 公民科学项目一部分的志愿者分类。我们基于已知信号（包括模拟以及对应于官方开普勒感兴趣对象 KOIs 的信号）的回收率和伪特征的相对污染来评估 SATCHEL 流水线的整体性能。我们发现，在一系列流水线超参数下并采用合理的评分截断，SATCHEL 能够回收志愿者对半径 的对应于系外行星的模拟信号超过 98% 的识别，以及约 85% 对应于同尺寸范围 KOIs 的信号。SATCHEL 可透明地适配其他公民科学分类数据集，并在 GitHub 上可用。
引用
@article{arxiv.2203.09458,
title = {The SATCHEL pipeline: A general tool for data classified through citizen science},
author = {Emily Safron and Tabetha Boyajian and Nora Eisner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09458},
year = {2022}
}
备注
20 pages, 23 figures. Accepted for publication in MNRAS