The DEEP2 Galaxy Redshift Survey: Clustering of Galaxies in Early Data
Notice bibliographique
Résumé
We measure the two-point correlation function ξ(rp, π) in a sample of 2219 galaxies between z = 0.7 and 1.35 to a magnitude limit of RAB = 24.1 from the first season of the DEEP2 Galaxy Redshift Survey. From ξ(rp, π) we recover the real-space correlation function, ξ(r), which we find can be approximated within the errors by a power law, ξ(r) = (r/r0)-γ, on scales ~0.1-10 h-1 Mpc. In a sample with an effective redshift of zeff = 0.82, for a ΛCDM cosmology we find r0 = 3.53 ± 0.81 h-1 Mpc (comoving) and γ = 1.66 ± 0.12, while in a higher redshift sample with zeff = 1.14 we find r0 = 3.12 ± 0.72 h-1 Mpc and γ = 1.66 ± 0.12. These errors are estimated from mock galaxy catalogs and are dominated by the cosmic variance present in the current data sample. We find that red, absorption-dominated, passively evolving galaxies have a larger clustering scale length, r0, than blue, emission-line, actively star-forming galaxies. Intrinsically brighter galaxies also cluster more strongly than fainter galaxies at z sime 1. Our results imply that the DEEP2 galaxies have an effective bias b = 0.96 ± 0.13 if σ8DM = 1 today or b = 1.19 ± 0.16 if σ8DM = 0.8 today. This bias is lower than that predicted by semianalytic simulations at z sime 1, which may be the result of our R-band target selection. We discuss possible evolutionary effects within our survey volume, and we compare our results with galaxy-clustering studies at other redshifts, noting that our star-forming sample at z sime 1 has selection criteria very similar to the Lyman break galaxies at z sime 3 and that our red, absorption-line sample displays a clustering strength comparable to the expected clustering of the Lyman break galaxy descendants at z sime 1. Our results demonstrate that galaxy-clustering properties as a function of color, spectral type, and luminosity seen in the local universe were largely in place by z sime 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».