H-ATLAS: estimating redshifts of Herschel sources from sub-mm fluxes
Notice bibliographique
Résumé
Upon its completion, the Herschel Astrophysics Terahertz Large Area Survey (H-ATLAS) will be the largest sub-millimetre survey to date, detecting close to half-a-million sources. It will only be possible to measure spectroscopic redshifts for a small fraction of these sources. However, if the rest-frame spectral energy distribution (SED) of a typical H-ATLAS source is known, this SED and the observed Herschel fluxes can be used to estimate the redshifts of the H-ATLAS sources without spectroscopic redshifts. In this paper, we use a sub-set of 40 H-ATLAS sources with previously measured redshifts in the range 0.5 < z < 4.2 to derive a suitable average template for high-redshift H-ATLAS sources. We find that a template with two dust components (Tc = 23.9 K, Th = 46.9 K and ratio of mass of cold dust to mass of warm dust of 30.1) provides a good fit to the rest-frame fluxes of the sources in our calibration sample. We use a jackknife technique to estimate the accuracy of the redshifts estimated with this template, finding a root mean square of Δz/(1 + z) = 0.26. For sources for which there is prior information that they lie at z > 1, we estimate that the rms of Δz/(1 + z) = 0.12. We have used this template to estimate the redshift distribution for the sources detected in the H-ATLAS equatorial fields, finding a bimodal distribution with a mean redshift of 1.2, 1.9 and 2.5 for 250, 350 and 500 μm selected sources, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».