THE SLOAN DIGITAL SKY SURVEY CO-ADD: A GALAXY PHOTOMETRIC REDSHIFT CATALOG
Notice bibliographique
Résumé
We present and describe a catalog of galaxy photometric redshifts (photo- z ) for the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Co-add Data. We use the artificial neural network (ANN) technique to calculate the photo- z and the nearest neighbor error method to estimate photo- z errors for ∼13 million objects classified as galaxies in the co-add with r < 24.5. The photo- z and photo- z error estimators are trained and validated on a sample of ∼83,000 galaxies that have SDSS photometry and spectroscopic redshifts measured by the SDSS Data Release 7 (DR7), the Canadian Network for Observational Cosmology Field Galaxy Survey, the Deep Extragalactic Evolutionary Probe Data Release 3, the VIsible imaging Multi-Object Spectrograph–Very Large Telescope Deep Survey, and the WiggleZ Dark Energy Survey. For the best ANN methods we have tried, we find that 68% of the galaxies in the validation set have a photo- z error smaller than σ 68 = 0.031. After presenting our results and quality tests, we provide a short guide for users accessing the public data.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| 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) | 0,018 | 0,021 |
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 ».