The Hubble Space Telescope GOODS NICMOS Survey: overview and the evolution of massive galaxies at 1.5< z< 3
Notice bibliographique
Résumé
We present the details and early results from a deep near-infrared survey utilizing the NICMOS instrument on the Hubble Space Telescope centred around massive M* > 1011 M⊙ galaxies at 1.7 < z < 2.9 found within the Great Observatories Origins Deep Survey (GOODS) fields North and South. The GOODS NICMOS Survey (GNS) was designed to obtain deep F160W (H-band) imaging of 80 of these massive galaxies and other colour-selected objects such as Lyman-break dropouts, BzK objects, distant red galaxies (DRGs), extremely red objects (EROs), Spitzer-selected EROs, BX/BM galaxies, as well as flux-selected submillimetre galaxies. We present in this paper details of the observations, our sample selection, as well as a description of the properties of the massive galaxies found within our survey fields. This includes photometric redshifts, rest-frame colours and stellar masses. We furthermore provide an analysis of the selection methods for finding massive galaxies at high redshifts, including colour-selection methods and how galaxy populations selected through these colour methods overlap. We find that a single colour selection method cannot locate all of the massive galaxies, with no one method finding more than 70 per cent. We however find that the combination of these colour methods finds nearly all of the massive galaxies that would have been identified in a photometric redshift sample, with the exception of apparently rare blue massive galaxies. By investigating the rest-frame (U−B) versus MB diagram for these galaxies, we furthermore show that there exists a bimodality in colour–magnitude space at z < 2, driven by stellar mass, such that the most massive galaxies are systematically red up to z∼ 2.5, while lower mass galaxies tend to be blue. We also discuss the number densities for galaxies with stellar masses M* > 1011 M⊙, whereby we find an increase of a factor of 8 between z= 3 and 1.5, demonstrating that this is an epoch when massive galaxies establish most of their stellar mass. We also provide an overview of the evolutionary properties of these galaxies, such as their merger histories, and size evolution.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».