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Enregistrement W2045782407 · doi:10.1088/0067-0049/210/1/3

A CATALOG OF BULGE, DISK, AND TOTAL STELLAR MASS ESTIMATES FOR THE SLOAN DIGITAL SKY SURVEY

2013· article· en· W2045782407 sur OpenAlexaff
J. Trevor Mendel, Luc Simard, Michael J. D. Palmer, Sara L. Ellison, David R. Patton

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensNational Research Council CanadaTrent UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBulgeAstrophysicsPhysicsPhotometry (optics)SkyStellar massSurface brightnessGalaxyAstronomyStar formationStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a catalog of bulge, disk, and total stellar mass estimates for ~660,000 galaxies in the Legacy area of the Sloan Digital Sky Survey Data Release 7. These masses are based on a homogeneous catalog of g- and r-band photometry described by Simard et al. (2011), which we extend here with bulge+disk and Sersic profile photometric decompositions in the SDSS u, i, and z bands. We discuss the methodology used to derive stellar masses from these data via fitting to broadband spectral energy distributions (SEDs), and show that the typical statistical uncertainty on total, bulge, and disk stellar mass is ~0.15 dex. Despite relatively small formal uncertainties, we argue that SED modeling assumptions, including the choice of synthesis model, extinction law, initial mass function, and details of stellar evolution likely contribute an additional 60% systematic uncertainty in any mass estimate based on broadband SED fitting. We discuss several approaches for identifying genuine bulge+disk systems based on both their statistical likelihood and an analysis of their one-dimensional surface-brightness profiles, and include these metrics in the catalogs. Estimates of the total, bulge and disk stellar masses for both normal and dust-free models and their uncertainties are made publicly available here.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations252
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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