The FSVS Cluster Catalogue: galaxy clusters and groups in the Faint Sky Variability Survey
Notice bibliographique
Résumé
We describe a large sample of 598 galaxy clusters and rich groups discovered in the data of the Faint Sky Variability Survey. The clusters have been identified using a fully automated, semi-parametric technique based on a maximum likelihood approach applied to Voronoi tessellation, and enhanced by colour discrimination. The sample covers a wide range of richness, has a density of ~28 clusters per sqdeg, and spans a range of estimated redshifts of 0.05 < z < 0.9 with mean = 0.345. Assuming the presence of a cluster red sequence, the uncertainty of the estimated cluster redshifts is assessed to be \~0.03. Containing over 100 clusters with z > 0.6, the catalogue contributes substantially to the current total of optically-selected, intermediate-redshift clusters, and complements the existing, usually X-ray selected, samples. The FSVS fields are accessible for observation throughout the whole year, making them particularly suited for large follow-up programmes. The construction of this FSVS Cluster Catalogue completes a fundamental component of our continuing programmes to investigate the environments of quasars and the chemical evolution of galaxies. We publish here the list of all clusters with their basic parameters, and discuss some illustrative examples in more detail. The full FSVS Cluster Catalogue, together with images and lists of member galaxies etc., will be issued as part of the ``NOAO data products'', and accessible at http://www.noao.edu/dpp/. We describe the format of these data and access to them.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,024 |
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 ».