<i>K</i>-Corrections and Filter Transformations in the Ultraviolet, Optical, and Near-Infrared
Notice bibliographique
Résumé
Template fits to observed galaxy fluxes allow calculation of K -corrections and conversions among observations of galaxies at various wavelengths. We present a method for creating model-based template sets given a set of heterogeneous photometric and spectroscopic galaxy data. Our technique, nonnegative matrix factorization, is akin to principal component analysis (PCA), except that it is constrained to produce nonnegative templates, it can use a basis set of models (rather than the delta-function basis of PCA), and it naturally handles uncertainties, missing data, and heterogeneous data (including broadband fluxes at various redshifts). The particular implementation we present here is suitable for ultraviolet, optical, and near-infrared observations in the redshift range 0 < z < 1.5. Since we base our templates on stellar population synthesis models, the results are interpretable in terms of approximate stellar masses and star formation histories. We present templates fitted with this method to data from Galaxy Evolution Explorer , Sloan Digital Sky Survey spectroscopy and photometry, the Two Micron All Sky Survey, the Deep Extragalactic Evolutionary Probe, and the Great Observatories Origins Deep Survey. In addition, we present software for using such data to estimate K -corrections.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».