CF-HiZELS, a 10 deg$^2$ emission-line survey with spectroscopic follow-up: H\alpha, [OIII]+H\beta\ and [OII] luminosity functions at z=0.8, 1.4 and 2.2
Notice bibliographique
Résumé
We present results from the largest contiguous narrow-band survey in the near-infrared. We have used WIRCam/CFHT and the lowOH2 filter (1.187$\pm$0.005 $μ$m) to survey ~10 deg$^2$ of contiguous extragalactic sky in the SA22 field. A total of ~6000 candidate emission-line galaxies are found. We use deep ugrizJK data to obtain robust photometric redshifts. We combine our data with the High-redshift Emission Line Survey (HiZELS), explore spectroscopic surveys (VVDS, VIPERS) and obtain our own spectroscopic follow-up with KMOS, FMOS and MOSFIRE to derive large samples of high-redshift emission-line selected galaxies: 3471 H$α$ emitters at z=0.8, 1343 [OIII]+H$β$ emitters at z=1.4 and 572 [OII] emitters at z=2.2. We probe co-moving volumes of >10$^6$ Mpc$^3$ and find significant over-densities, including an 8.5$σ$ (spectroscopically confirmed) over-density of H$α$ emitters at z=0.81. We derive H$α$, [OIII]+H$β$ and [OII] luminosity functions at z=0.8,1.4,2.2, respectively, and present implications for future surveys such as Euclid. Our uniquely large volumes/areas allow us to sub-divide the samples in thousands of randomised combinations of areas and provide a robust empirical measurement of sample/cosmic variance. We show that surveys for star-forming/emission-line galaxies at a depth similar to ours can only overcome cosmic-variance (errors <10%) if they are based on volumes >5x10$^{5}$ Mpc$^{3}$; errors on $L^*$ and $ϕ^*$ due to sample (cosmic) variance on surveys probing ~10$^4$ Mpc$^{3}$ and ~10$^5$ Mpc$^{3}$ are typically very high: ~300% and ~40-60%, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».