Clusters of Galaxies at 1 < z < 2 : The Spitzer Adaptation of the Red-Sequence Cluster Survey
Notice bibliographique
Résumé
As the densest galaxy environments in the universe, clusters are vital to our understanding of the role that environment plays in galaxy formation and evolution. Unfortunately, the evolution of high-redshift cluster galaxies is poorly understood because of the ``cluster desert'' that exists at 1 < z < 2. The SpARCS collaboration is currently carrying out a 1-passband (z') imaging survey which, when combined with the pre-existing 50 square degree 3.6 micron Spitzer SWIRE Legacy Survey data, will efficiently detect hundreds of clusters in the cluster desert using an infrared application of the well-proven cluster red-sequence technique. We have already tested this 1-color (z' - [3.6]) approach using a 6 square degree ``pilot patch'' and shown it to be extremely successful at detecting clusters at 1 < z < 2. The clusters discovered in this project will be the first large sample of ``nascent'' galaxy clusters which connect the star-forming proto-cluster regions at z > 2 to the quiescent population at z < 1. The existing seven-passband Spitzer data (3.6, 4.5, 5.8, 8.0, 24, 70, 160 micron) will allow us to make the first measurements of the evolution of the cluster red-sequence, IR luminosity function, and the mid-IR dust-obscured star-formation rate for 1 < z < 2 clusters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».