Weak Gravitational Lensing with COSMOS: Galaxy Selection and Shape Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With a primary goal of conducting precision weak-lensing measurements from space, the COSMOS survey has imaged the largest contiguous area observed by Hubble Space Telescope to date, using the Advanced Camera for Surveys (ACS). This is the first paper in a series in which we describe our strategy for addressing the various technical challenges in the production of weak-lensing measurements from COSMOS data. We first construct a source catalog from 575 ACS/WFC tiles (1.64 deg2) subsampled at a pixel scale of 0.03''. Defects and diffraction spikes are carefully removed, leaving a total of 1.2 × 106 objects to a limiting magnitude of F814W = 26.5. This catalog is made publicly available. Multiwavelength follow-up observations of the COSMOS field provide photometric redshifts for 73% of the source galaxies in the lensing catalog. We analyze and discuss the COSMOS redshift distribution and show broad agreement with other surveys to z ~ 1. Our next step is to measure the shapes of galaxies and correct them for the distortion induced by the time-varying ACS point-spread function and for charge transfer efficiency (CTE) effects. Simulated images are used to derive the shear susceptibility factors that are necessary in transforming shape measurements into unbiased shear estimators. For every galaxy we derive a shape measurement error and utilize this quantity to extract the intrinsic shape noise of the galaxy sample. Interestingly, our results indicate that intrinsic shape noise varies little with size, magnitude, or redshift. Representing a number density of 66 galaxies per arcmin2, the final COSMOS weak-lensing catalog contains 3.9 × 105 galaxies with accurate shape measurements. The properties of the COSMOS weak-lensing catalog described throughout this paper will provide key input numbers for the preparation and design of next-generation wide field space missions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle