The kinematic signature of damped Lyman alpha systems: using the<i>D</i>-index to screen for high column density H i absorbers<sup>★</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Using a sample of 21 damped Lyman alpha systems (DLAs) and 35 sub-DLAs, we evaluate the D-index from high-resolution spectra of the Mg iiλ 2796 profile. This sample represents an increase in the sub-DLA statistics by a factor of 4 over the original D-index sample. We investigate various techniques to define the velocity spread (Δv) of the Mg ii line to determine an optimal D-index for the identification of DLAs. The success rate of DLA identification is 50–55 per cent, depending on the velocity limits used, improving by a few per cent when the column density of Fe ii is included in the D-index calculation. We recommend the set of parameters that are judged to be most robust, have a combination of high DLA identification rate (57 per cent) and low DLA miss rate (6 per cent) and most cleanly separate the DLAs and sub-DLAs (Kolmogorov–Smirnov probability 0.5 per cent). These statistics demonstrate that the D-index is the most efficient technique for selecting low-redshift DLA candidates: 65 per cent more efficient than selecting DLAs based on the equivalent widths of Mg ii and Fe ii alone. We also investigate the effect of resolution on determining the N(H i) of sub-DLAs. We convolve echelle spectra of sub-DLA Lyα profiles with Gaussians typical of the spectral resolution of instruments on the Hubble Space Telescope and compare the best-fitting N(H i) values at both the resolutions. We find that the fitted H i column density is systematically overestimated by ∼0.1 dex in the moderate-resolution spectra compared to the best fits to the original echelle spectra. This offset is due to blending of nearby Lyα clouds that are included in the damping wing fit at low resolution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».