THE CARNEGIE-IRVINE GALAXY SURVEY. I. OVERVIEW AND ATLAS OF OPTICAL IMAGES
Notice bibliographique
Résumé
The Carnegie-Irvine Galaxy Survey (CGS) is a long-term program to investigate the photometric and spectroscopic properties of a statistically complete sample of 605 bright ( B T < 12.9 mag), southern (δ < 0°) galaxies using the facilities at Las Campanas Observatory. This paper, the first in a series, outlines the scientific motivation of CGS, defines the sample, and describes the technical aspects of the optical broadband ( BVRI ) imaging component of the survey, including details of the observing program, data reduction procedures, and calibration strategy. The overall quality of the images is quite high, in terms of resolution (median seeing ∼1''), field of view (8 9 × 8 9), and depth (median limiting surface brightness ∼27.5, 26.9, 26.4, and 25.3 mag arcsec −2 in the B , V , R , and I bands, respectively). We prepare a digital image atlas showing several different renditions of the data, including three-color composites, star-cleaned images, stacked images to enhance faint features, structure maps to highlight small-scale features, and color index maps suitable for studying the spatial variation of stellar content and dust. In anticipation of upcoming science analyses, we tabulate an extensive set of global properties for the galaxy sample. These include optical isophotal and photometric parameters derived from CGS itself, as well as published information on multiwavelength (ultraviolet, U -band, near-infrared, far-infrared) photometry, internal kinematics (central stellar velocity dispersions, disk rotational velocities), environment (distance to nearest neighbor, tidal parameter, group, or cluster membership), and H i content. The digital images and science-level data products will be made publicly accessible to the community.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».