Keck Deep Fields. I. Observations, Reductions, and the Selection of Faint Star‐forming Galaxies at Redshifts<i>z</i>∼ 4, 3, and 2
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a very deep, lim ~ 27, multicolor imaging survey of very faint star-forming galaxies at z ~ 4, 3, 2.2, and 1.7. This survey, carried out on the Keck I telescope, uses the very same U n G I filter system that is employed by the Steidel team to select galaxies at these redshifts and thus allows us to construct identically selected but much fainter samples. However, our survey reaches ~1.5 mag deeper than the work of Steidel and his group, letting us probe substantially below the characteristic luminosity L * and thus study the properties and redshift evolution of the faint component of the high- z galaxy population. The survey covers 169 arcmin 2 in three spatially independent patches on the sky and—to ≤ 27—contains 427 G I -selected z ~ 4 Lyman break galaxies, 1481 U n G -selected z ~ 3 Lyman break galaxies, 2417 U n G -selected z ~ 2.2 star-forming galaxies, and 2043 U n G -selected z ~ 1.7 star-forming galaxies. In this paper, the first in a series, we introduce the survey, describe our observing and data reduction strategies, and outline the selection of our z ~ 4, 3, 2.2, and 1.7 samples.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».