USING THE 1.6 μm BUMP TO STUDY REST-FRAME NEAR-INFRARED-SELECTED GALAXIES AT REDSHIFT 2
Notice bibliographique
Résumé
We explore the feasibility and limitations of using the 1.6 μm bump as a photometric redshift indicator and selection technique, and use it to study the rest-frame H -band galaxy luminosity and stellar mass functions (SMFs) at redshift z ∼ 2. We use publicly available Spitzer /IRAC images in the GOODS fields and find that color selection in the IRAC bandpasses alone is comparable in completeness and contamination to BzK selection. We find that the shape of the 1.6 μm bump is robust, and photometric redshifts are not greatly affected by choice of model parameters. Comparison with spectroscopic redshifts shows photometric redshifts to be reliable. We create a rest-frame NIR-selected catalog of galaxies at z ∼ 2 and construct a galaxy SMF. Comparisons with other SMFs at approximately the same redshift but determined using shorter wavelengths show good agreement. This agreement suggests that selection at bluer wavelengths does not miss a significant amount of stellar mass in passive galaxies. Comparison with SMFs at other redshifts shows evidence for the downsizing scenario of galaxy evolution. We conclude by pointing out the potential for using the 1.6 μm bump technique to select high-redshift galaxies with the JWST , whose λ>0.6 μm coverage will not be well suited to selecting galaxies using techniques that require imaging at shorter wavelengths.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».