डिस्क डिटेक्टिव

सामग्री

नीचे डिस्क डिटेक्टिव से कुछ अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न दिए गए हैं, जो साइट के उपयोग और इसमें शामिल विज्ञान दोनों पर चर्चा करते हैं। इस सूची को तैयार करने में DD1.0 के उन्नत उपयोगकर्ता समूह का सहयोग रहा।

"सवाल यह नहीं है कि क्या, बल्कि कैसे। खेल शुरू हो गया है।" –शर्लक होम्स

साइट का उपयोग कैसे करें

1. आप कैसे तय करेंगे कि कोई वस्तु एक अच्छा उम्मीदवार है?
   एक अच्छा उम्मीदवार वह है जो Pan-STARRS, SkyMapper और 2MASS चित्रों में गोल दिखाई देता है, आंतरिक और बाहरी वृत्त के बीच कोई वस्तु न दिखाए, आंतरिक वृत्त में केवल एक वस्तु हो, क्रॉसहेयर पर बनी रहे और WISE चित्रों में बाहरी वृत्त से बाहर फैला न हो।बेशक, आप पहले ही बटनों को पढ़कर यह जान चुके थे।

2. "गोल" थ्रेशोल्ड क्या है?
   एक अच्छा उम्मीदवार फ्लिपबुक में देखने पर गोल प्रतीत होता है, हालांकि कुछ फ्रेम में आकार विकृत दिखाई दे सकता है। यदि यह चमकीला है, तो यह "तारासदृश" दिखाई दे सकता है, और कम तरंगदैर्ध्य चित्रों में चार स्पाइक से घिरा हो सकता है।
   कभी-कभी एक वस्तु "गोल नहीं" दिखाई देती है क्योंकि चित्र दो सितारों को दिखाता है जो बहुत पास हैं और उनकी रोशनी मिश्रित हो जाती है।DD2.0 की इस छवि पर विचार करें। आप देख सकते हैं कि इसमें दो बिंदु हैं जो बीच में थोड़े मिलकर दिख रहे हैं। यदि Pan-STARRS या SkyMapper डेटा में ऐसा दिखाई दे और दोनों वस्तुओं के सबसे चमकीले हिस्से आंतरिक वृत्त के भीतर हों, तो "आंतरिक वृत्त के भीतर कई वस्तुएँ" विकल्प चुनें।

3. अगर मुझे लगता है कि मैंने कुछ खोजा है, तो क्या करना चाहिए?
   यदि आपने कोई वस्तु वर्गीकृत की है जैसे "दो या अधिक चित्रों में आंतरिक वृत्त के भीतर कई वस्तुएँ" या "ऊपर में से कोई नहीं" और आप इसे विज्ञान टीम का ध्यान आकर्षित करना चाहते हैं:

सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपने इसे (उन दोनों वर्गों में से किसी एक के साथ) वर्गीकृत कर दिया है और "पूरा किया और चर्चा करें!" पर क्लिक करें। इसके बाद, नीचे बताए गए उपकरणों का उपयोग करके यह जांचें कि क्या इसे पहले किसी खगोलीय साहित्य में प्रकाशित किया गया है।

फिर, कृपया "क्या आपने कोई खोजा है" फ़ॉर्म भरें! वस्तु के मेटाडेटा में दिए लिंक का अनुसरण करके उन्हें SIMBAD और VizieR में देखें (यदि उनके पास डेटा है)। यदि VizieR में Gaia DR3 में कई प्रविष्टियाँ हैं, तो शीर्ष पंक्ति का उपयोग करें (जो वस्तु के निर्देशांक के सबसे नजदीक हो)। हमारे उद्देश्यों के लिए, हम आपसे केवल उन वस्तुओं को "क्या आपने कोई खोजा है?" फ़ॉर्म में जमा करने का अनुरोध करते हैं जिनके पास या तो कोई पैरलैक्स माप नहीं है, या पैरलैक्स > 1 है।

एक बार जब आपने इसे सबमिट कर दिया, तो विषय के चर्चापेज पर #सबमिट किया गया हैशटैग का उपयोग करके दूसरों को बताएं कि आपने इसे पहले ही सबमिट कर दिया है।यदि आप "क्या आपने कोई खोजा है?" फ़ॉर्म नहीं भरते हैं, तो हम आपके वर्गीकरण से आपकी खोज के बारे में वैसे भी जान जाएंगे, लेकिन इसे देखने और आपके काम का पालन करने में हमें अधिक समय लग सकता है।

4. आप कब कहते हैं कि “दो वृत्तों के बीच कई वस्तुएँ हैं?”
   आइए DD2.0 का एक उदाहरण देखें। इस DD2.0 विषय के लाल वृत्त के अंदर कम से कम तीन पृष्ठभूमि वस्तुएँ हैं (केंद्र में मौजूद वस्तु के अलावा)। ये अन्य वस्तुएँ WISE डेटा को प्रभावित कर सकती हैं, जो वस्तु हमें वास्तव में केंद्र में रुचिकर है।

5. आप कैसे जानेंगे कि कोई वस्तु “वृत्त से बाहर फैली हुई” है?
   यदि किसी वस्तु की संरचना स्पष्ट रूप से लाल वृत्त से बाहर फैली हुई है, तो वह वस्तु लाल वृत्त से बाहर फैली हुई मानी जाती है।यदि लाल वृत्त से बाहर हल्का, चिकना नीला हायलो फैला हुआ हो, तो यह ठीक है। आइए कुछ उदाहरण देखें।
   DD2.0 का यह विषय स्पष्ट रूप से ऐसी संरचना रखता है जो बाहरी वृत्त के बाहर फैली हुई है।ऐसा लगता है कि यह WISE में एक बहुत उज्ज्वल स्रोत के पास स्थित है—और वास्तव में यह संभवतः इंटरस्टेलर धूल के बादल में बैठा हो सकता है।हमारी आकाशगंगा इंटरस्टेलर धूल से भरी हुई है, जो उन धूल डिस्क का हिस्सा नहीं है जिन्हें हम खोज रहे हैं।हम अक्सर डिस्क डिटेक्टिव पर ऐसे खगोलीय पिंड देखते हैं जो मूल रूप से धूल-मुक्त तारे होते हैं, लेकिन जो अनजाने में इंटरस्टेलर धूल के किसी असंबंधित समूह के सामने (या पीछे) स्थित होते हैं।

6. "पुनः करें" बटन नहीं है। गलती हो जाए तो क्या करें?
   अगर आप कभी-कभी गलती कर भी दें तो कोई बात नहीं है। प्रत्येक छवि को कई डिस्क डिटेक्टिव्स द्वारा देखा जाएगा, इससे पहले कि अंतिम परिणाम प्रकाशित किए जाएँ। यह प्रक्रिया आम तौर पर ऐसे परिणाम देती है जो त्रुटियों और पूर्वाग्रहों से काफी मुक्त होते हैं—यह उस स्थिति से कहीं अधिक विश्वसनीय है जब केवल एक वैज्ञानिक अकेले डेटा देखता है। तो आगे बढ़ें और फिर से प्रयास करें! यहाँ एक रोचक उदाहरण है कि कैसे एक अलग Zooniverse प्रोजेक्ट (गैलेक्सी ज़ू) ने अपने वर्गीकरण डेटा का उपयोग मानव पक्षपात को मापने और हटाने के लिए किया, जो अन्यथा अप्रकट रह सकता था।

7. मैं जिस विषय को वर्गीकृत कर रहा हूँ, उसके बारे में फ्लिपबुक देखने के अलावा और कहाँ अधिक जानकारी पा सकता हूँ?
   आप जिस वस्तु को देख रहे हैं, उसके बारे में अधिक जानकारी पाने के लिए, पृष्ठ के नीचे दिए गए "i" बटन पर क्लिक करके मेटाडेटा देखें।यहाँ, आपको विषय (विषय) के WISE ID और छवि स्रोतों (छवि स्रोत) के बारे में जानकारी दी जाएगी।आपको उस वस्तु के लिंक SIMBAD, VizieR, और IRSA Finder Chart में भी मिलेंगे।भविष्य में, हम उस विषय की प्रविष्टि के लिए डिस्क डिटेक्टिव डेटाबेस में MAST आर्काइव का लिंक जोड़ेंगे, जो स्पेस टेलिस्कोप साइंस इंस्टिट्यूट द्वारा होस्ट किया गया है।
   आप विषय के चर्चा पेज को भी देख सकते हैं जब आप वर्गीकरण पूरा कर लें, “पूर्ण करें और चर्चा करें” पर क्लिक करके, या फिर ऑब्जेक्ट को पसंदीदा (favorite) बनाकर या किसी संग्रह (collection) में जोड़कर।चर्चा पेज पर, आप इस वस्तु पर अन्य नागरिक वैज्ञानिकों द्वारा किए गए टिप्पणियाँ देख पाएंगे और इस पर चर्चा शुरू कर सकते हैं।
   MAST पर डिस्क डिटेक्टिव डेटाबेस में डिस्क डिटेक्टिव 1.0 और डिस्क डिटेक्टिव 2.0 के विषयों के लिए फोटोमेट्री डेटा (अर्थात, विभिन्न तरंग दैर्ध्य पर चमक की जानकारी) सूचीबद्ध है।इसमें Pan-STARRS, AAVSO Photometry All-Sky Survey, 2MASS, WISE से डेटा और Gaia सर्वेक्षण से एस्ट्रोमेट्री (स्थिति और गति) की जानकारी शामिल है।इसमें उस वस्तु की स्पेक्ट्रल एनर्जी डिस्ट्रीब्यूशन (SED) की एक छवि भी शामिल है, जो तरंगदैर्ध्य के अनुसार ऊर्जा को प्रदर्शित करती है।
   SED आपको बताता है कि ऊर्जा किस तरंगदैर्ध्य के अनुसार निकल रही है; यह डिस्क को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।यहाँ SEDs का एक बुनियादी परिचय है। और यहाँ कुछ सामान्य SEDs के उदाहरण दिए गए हैं जिन्हें आप डिस्क डिटेक्टिव पर देखेंगे।
   मैं SIMBAD का उपयोग कैसे करूँ?
   SIMBAD (खगोलिय डेटा के लिए पहचान, मापन, और ग्रंथसूची का सेट) खगोलिय पिंडों का एक बड़ा डेटाबेस है; आप पाएंगे कि डिस्क डिटेक्टिव में लगभग आधे पिंडों के SIMBAD में रिकॉर्ड मौजूद हैं।SIMBAD के बारे में यहां अधिक जानकारी दी गई है। किसी वस्तु को SIMBAD में खोजने के लिए, उस वस्तु के मेटाडेटा में दिए गए SIMBAD लिंक पर क्लिक करें।
   यदि SIMBAD केवल उस छवि पर एक ही स्रोत पाता है जिसे आप देख रहे हैं, तो यह आपको सीधे उस स्रोत के बारे में जानकारी वाले पृष्ठ पर ले जाएगा।अन्यथा, SIMBAD आपको खगोलीय पिंडों की एक सूची दिखाएगा, जो सबटाइल के केंद्र से उनकी दूरी के क्रम में व्यवस्थित होगी।उन लिंक पर क्लिक करें ताकि आप SIMBAD द्वारा पाए गए पिंडों के बारे में और अधिक जान सकें!
   SIMBAD अपनी तालिकाओं में कई संक्षिप्त रूपों (संक्षिप्त रूप) का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए:

PM* = उच्च सही गति वाला तारा (उच्च सही गति वाला तारा)

BD* = ब्राउन ड्वार्फ (brown dwarf)

BD? = ब्राउन ड्वार्फ उम्मीदवार (brown dwarf candidate)

WD* = व्हाइट ड्वार्फ (white dwarf)
SIMBAD की सबसे उपयोगी विशेषताओं में से एक यह है कि कैटलॉग में हर वस्तु के लिए यह उन शोध पत्रों की सूची दिखाता है जिनमें उस वस्तु का उल्लेख किया गया है।पेज को नीचे स्क्रॉल करें और लगभग 3/4 हिस्से तक जाने पर आपको "संदर्भ" दिखाई देगा।आप "संदर्भ क्रमबद्ध करें" पर क्लिक कर सकते हैं और उन पेपरों के शीर्षक देख सकते हैं जिनमें आपका पसंदीदा ऑब्जेक्ट उल्लेखित या चर्चा में आया हो, यदि ऐसे पेपर मौजूद हों।इनका ध्यानपूर्वक अवलोकन ज़रूर करें; आपका पसंदीदा खगोलीय पिंड पहले से ही एक बड़े अंतरराष्ट्रीय बहस का केंद्र हो सकता है—या यह केवल एक छोटे भाग के रूप में कैलिब्रेटर या अंतरिक्षीय स्थिति संदर्भ के रूप में काम कर रहा हो सकता है।
यदि आप किसी पिंड के बारे में और जानना चाहते हैं और वह SIMBAD में नहीं है, तो आप उस पिंड पर चर्चा में "#notinSIMBAD" टिप्पणी कर सकते हैं, और फिर मेटाडेटा में "VizieR" लिंक पर क्लिक करें।

मैं VizieR का उपयोग कैसे करूँ?

यदि आप जो खोज रहे हैं वह SIMBAD में नहीं मिल रहा है, तो आप VizieR का उपयोग कर सकते हैं ताकि आप खगोलीय कैटलॉग की लंबी सूची से क्वेरी कर सकें—लगभग हर प्रकाशित कैटलॉग! हम जल्द ही VizieR का एक बहुत ही विस्तृत परिचय भी देंगे। लेकिन फिलहाल यहाँ कुछ बुनियादी सुझाव दिए गए हैं:
SIMBAD के विपरीत, VizieR आपको बहुत सारी स्रोत सूचियाँ देता है, प्रत्येक उन कई कैटलॉग्स के लिए जिनकी यह खोज करता है।प्रत्येक सूची उस दूरी के क्रम में होती है, जहाँ आपने खोज किया था (WISE ID द्वारा दिए गए निर्देशांक के अनुसार)।प्रत्येक कैटलॉग की अपनी विशेष प्राथमिकताएँ और चेतावनियाँ होती हैं, इसलिए इस शक्तिशाली उपकरण का पूरा लाभ उठाने के लिए आपको थोड़ी पढ़ाई करनी पड़ सकती है।

VizieR एक साथ कई अलग-अलग डेटाबेस से क्वेरी करता है, इसलिए यह कभी-कभी दोहराई हुई या विरोधाभासी जानकारी भी दे सकता है!जब आप VizieR में विरोधाभासी जानकारी देखें, तो संदर्भों की तिथियाँ देखें—सामान्यतः सबसे हालिया संदर्भ पर भरोसा करना बेहतर होता है।साथ ही ध्यान दें कि यदि खोज त्रिज्या (डिफ़ॉल्ट 10 आर्कसेकंड) में कई वस्तुएँ हों, तो वे सभी क्वेरी में दिखाई देंगी।इसलिए आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप सही वस्तु को ही देख रहे हैं।

मैं अपनी पसंदीदा वस्तुओं का संग्रह कैसे बना सकता हूँ?
वर्गीकरण (classification) चित्रों के नीचे आपको एक आइकन दिखाई देगा जो एक सूची (list) जैसा दिखता है।यह आपको विकल्प देता है कि आप किसी विषय (subject) को पहले से मौजूद संग्रह (collection) में जोड़ें, या अपना खुद का नया संग्रह बनाएँ।आप अपने संग्रह (collections) और दूसरों के संग्रह को देख सकते हैं, उन पर टिप्पणियाँ (comments) कर सकते हैं, और साइट के उपयोग या किसी विशेष वस्तु (object) के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं, परियोजना के चर्चा पृष्ठ पर।

डिस्क डिटेक्टिव की इमेजेस में मुझे ग्रह क्यों दिखाई नहीं देते?

इसका विवरण समझाने वाला एक ब्लॉग पोस्ट यहाँ है।

Skymapper की इमेजें इतनी पिक्सेलेटेड क्यों हैं? Pan-STARRS या Skymapper में कोई स्पष्ट वस्तु क्यों दिखाई नहीं दे रही?

कभी-कभी Pan-STARRS या Skymapper की इमेजें पिक्सेलेटेड दिखती हैं, जैसे कोई सस्ता 1980 के दशक का वीडियो गेम।यह तब होता है जब फील्ड में कोई चमकदार ऑब्जेक्ट नहीं होता, और आप केवल डिटेक्टर शोर (detector noise) ही देखते हैं।यह तब हो सकता है जब हम जिस ऑब्जेक्ट को देख रहे हैं वह या तो ठंडा है या धूल के बादल के पीछे छिपा हुआ है (उदाहरण के लिए, जब यह मिल्की वे के समतल में हो)। हालांकि, यह लंबे तरंगदैर्ध्य वाली छवियों में फिर भी दिखाई देना चाहिए।

डिस्क डिटेक्टिव पर हम जो छवियाँ देखते हैं, वे कितनी बड़ी हैं?

खगोल विज्ञान में, आकाश में वस्तुओं का आकार मापने के लिए हम आर्कसेकंड (arcseconds) का उपयोग करते हैं, और कभी-कभी आर्कमिनट (arcminutes) का भी।खगोल विज्ञान में, आकाश में वस्तुओं का आकार मापने के लिए हम आर्कसेकंड (arcseconds) का उपयोग करते हैं, और कभी-कभी आर्कमिनट (arcminutes) का भी।यदि आपकी दृष्टि 20/20 है, तो इसका मतलब है कि आप 5 आर्कमिनट ऊँचे अक्षरों को देख सकते हैं, जो 300 आर्कसेकंड के बराबर होते हैं।"इन छोटे कोण इकाइयों के बारे में अधिक जानकारी के लिए यहाँ विकिपीडिया लेख है।"

"डिस्क डिटेक्टिव फ्लिपबुक में दिखाई जाने वाली छवियाँ 1 आर्कमिनट चौड़ी होती हैं (60 आर्कसेकंड)।"बाहरी वृत्त की त्रिज्या 7.5 आर्कसेकंड है, और आंतरिक वृत्त की त्रिज्या 2.5 आर्कसेकंड है।एक सुपर-मानव जिसकी दृष्टि इतनी तेज़ हो कि वह लाल वृत्त के आकार की वस्तु को देख सके, उसकी दृष्टि 20/1 से भी बेहतर होगी।

अधिकतर छवियाँ बड़े तरंगदैर्ध्य पर लंबी क्यों दिखाई देती हैं?

इस प्रश्न का उत्तर देने वाला यहाँ एक ब्लॉग पोस्ट है।

कुछ वस्तुएँ ऑप्टिकल छवियों में पास के इन्फ्रारेड (near IR) की तुलना में स्पष्ट रूप से बड़ी दिखाई देती हैं, और कभी-कभी ये डोनट या ब्लैक होल जैसी दिख सकती हैं।क्या यह दर्शाता है कि ये सितारों की तुलना में अधिक संभावना से नेबुला या आकाशगंगाएँ हैं?हमें इनके साथ कैसे व्यवहार करना चाहिए?

कुछ वस्तुएँ नीली छवियों में बहुत बड़ी दिखाई देंगी क्योंकि वे उन तरंगदैर्ध्यों पर अधिक चमकदार होती हैं और डिटेक्टर को संतृप्त कर रही होती हैं।जब ऐसा होता है, तो छवि के केंद्रीय पिक्सल अधिकतम स्तर तक पहुँच जाते हैं, और वस्तु उस आकार से बहुत बड़ी दिखाई देने लगती है जो वह डिटेक्टर के रैखिक (linear) व्यवहार के मामले में होती।ये वस्तुएँ विकिरण स्पाइक्स (diffraction spikes) और अन्य आकार में विकृतियाँ भी दिखा सकती हैं।अगर आप कोई वस्तु देखें जो संतृप्त हो गई है, तो "गोल नहीं" विकल्प चुनें, और चर्चा। पेज पर "#saturated" के साथ टिप्पणी करें।

मैं उन्नत उपयोगकर्ता समूह में कैसे शामिल हो सकता हूँ?

यदि आपने डिस्क डिटेक्टिव पर 300 से अधिक वर्गीकरण किए हैं और आप अधिक सक्रिय रूप से शामिल होना चाहते हैं, तो diskdetectives@gmail.com पर एक ईमेल भेजें और उन्नत उपयोगकर्ता समूह में शामिल होने के लिए अनुरोध करें। हमें आपका स्वागत करने में खुशी होगी!

हमारे विज्ञान के बारे में

यह परियोजना अन्य Zooniverse परियोजनाओं से कैसे संबंधित है?

जहाँ Planet Patrol और Planet Hunters TESS ट्रांज़िट डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यानी समय के साथ ग्रहों के ट्रांज़िट के कारण होने वाले गिराव को खोजने के लिए छवियों की श्रृंखला देखते हैं, वहीं Disk Detective का ध्यान circumstellar disks की पहचान करने पर है।Circumstellar disks उसी प्रक्रिया का हिस्सा होते हैं जिसके माध्यम से ग्रह बनते हैं।वास्तव में, हमारे सौरमंडल में दो डेब्रिस डिस्क हैं—एक गर्म डिस्क मंगल और बृहस्पति के बीच जिसे हम ऐस्टरॉइड बेल्ट कहते हैं, और एक ठंडी डिस्क नेप्च्यून के पार जिसे क्यूपर बेल्ट कहा जाता है।WISE डेटा में circumstellar disks की पहचान यह सुझाव देती है कि हम विभिन्न तरीकों से एक्सोप्लैनेट्स खोजने के लिए इन स्थानों को देख सकते हैं, जिसमें ट्रांज़िट विधियाँ और सीधे ग्रह की छवि बनाना भी शामिल है (अत्यधिक-उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों में उसके इन्फ्रारेड प्रकाश का पता लगाना)।नई circumstellar disks की पहचान हमें ग्रह निर्माण की प्रक्रिया के बारे में भी अधिक जानकारी देती है—यह कितने समय में होती है और इसके दौरान कौन-कौन से चरण होते हैं।

डिस्क डिटेक्टिव से कुछ महत्वपूर्ण खोजें कौन-कौन सी हैं?

अब तक डिस्क डिटेक्टिव 2.0 से कोई महत्वपूर्ण खोज नहीं हुई है (यानी जिस संस्करण पर आप काम कर रहे हैं)।हालाँकि, डिस्क डिटेक्टिव 1.0 ने 50,000 से अधिक अच्छे डिस्क उम्मीदवारों की पहचान की थी!इनमें से कई डिस्क युवा मूविंग ग्रुप्स में हैं, पहला सिरीयस एनालॉग (मुख्य श्रेणी का तारा जिसके पास सफेद बौना साथी है) जिसमें एक डेब्रिस डिस्क है, और एक पूरी तरह नया प्रकार की डिस्क भी शामिल है:Peter Pan Disks। नागरिक वैज्ञानिकों Emily Burns-Kaurin, Milton K.D. Bosch, Katharina Doll, Hugo A. Durantini Luca, Michiharu Hyogo, Joshua Hamilton, Johanna J.S. Finnemann, Joseph R. Biggs, Alexandru Enachioaie, Philip Griffith, Sr., Fernanda Piñiero, Tadeás̆ C̆ernohous, Lily Lau Wan Wah, Art Piipuu, और Jonathan Holden सभी ने Disk Detective के माध्यम से परिशोधित (refereed) वैज्ञानिक पत्रों में सह-लेखक के रूप में योगदान दिया। आप इन परिणामों के बारे में और अधिक Results पेज पर पढ़ सकते हैं।