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Enregistrement W1880354266 · doi:10.1046/j.1365-8711.2000.03866.x

A search for the submillimetre counterparts to Lyman break galaxies

2002· article· en· W1880354266 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGalaxyPhotometry (optics)UltravioletStar formationPopulationLuminous infrared galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have carried out targeted submillimetre observations as part of a programme to explore the connection between the rest-frame ultraviolet and far-infrared properties of star-forming galaxies at high redshift, which is currently poorly understood. On the one hand, the Lyman break technique is very effective at selecting galaxies. On the other, ‘blank-field’ imaging in the submillimetre seems to turn up sources routinely, amongst which some are star-forming galaxies at similar redshifts. Already much work has been done searching for optical identifications of objects detected using the SCUBA instrument. Here we have taken the opposite approach, performing submillimetre photometry for a sample of Lyman break galaxies, the ultraviolet properties of which imply high star formation rates. The total signal from our Lyman break sample is undetected in the submillimetre, at an rms level of ∼0.5 mJy, which implies that the population of Lyman break galaxies does not constitute a large part of the recently detected blank-field submillimetre sources. However, our one detection suggests that with reasonable SCUBA integrations we might expect to detect those few Lyman break galaxies that are far-infrared brightest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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