Properties of Extremely Red Objects in an Overdense Region
Notice bibliographique
Résumé
We use a serendipitously discovered overdensity of extremely red objects (EROs) to study the morphologies and cumulative surface number density of EROs in a dense environment. Our extremely deep imaging allows us to select very faint EROs, reaching K S = 21, or ~2 mag fainter than the L * of passively evolving ellipticals at z = 1.5. We find that the shape of the ERO cumulative surface number density in our overdense field mimics that of the field ERO population over all magnitudes down to K S = 21 but with a factor of 3-4 higher normalization. The excellent seeing in our images (0 4 in K S and 0 6 in R ) allows for morphological classification of the brighter ( K S < 19) EROs, and we find a mix of morphologies including interacting systems and disks; the fraction of pure bulges (at most 38%), galaxies with disks (at least 46%), and interacting systems (at least 21%) is consistent with morphological fractions in field ERO studies. The similarity in the shape of the cumulative surface density and morphological mix between our overdense field and the field ERO population suggests that ERO galaxies in overdense regions at z ~ 1-2 may not have had an appreciably different history from those in the field.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».