An 850-μm SCUBA map of the Groth Strip and reliable source extraction
Notice bibliographique
Résumé
We present an 850-μm map and list of candidate sources in a subarea of the Groth Strip observed using the Submillimetre Common-User Bolometer Array (SCUBA). The map consists of a long strip of adjoining jiggle-maps covering the southwestern 70 arcmin2 of the original Wide Field Planetary Camera 2 Groth Strip to an average 1σ rms noise level of ≃3.5 mJy. We initially detect seven candidate sources with signal-to-noise ratios between 3.0 and 3.5σ and four candidate sources with signal-to-noise ratio ≥3.5. Simulations suggest that on average in a map this size one expects 1.6 false positive sources ≥3.5σ and 4.5 between 3 and 3.5σ. Flux boosting in maps is a well-known effect and we have developed a simple Bayesian prescription for estimating the unboosted flux distribution and used this method to determine the best flux estimates of our sources. This method is easily adapted for any other modest signal-to-noise survey in which there is prior knowledge of the source counts. We performed follow-up photometry in an attempt to confirm or reject five of our source candidates. We failed to significantly redetect three of the five sources in the noisiest regions of the map, suggesting that they are either spurious or have true fluxes close to the noise level. However, we did confirm the reality of two of the SCUBA sources, although at lower flux levels than suggested in the map. Not surprisingly, we find that the photometry Results are consistent with and confirm the de-boosted map fluxes. Our final candidate source list contains three sources, including the two confirmed detections and one further candidate source with signal-to-noise ratio >3.5σ which has a reasonable chance of being real. We performed correlations and found evidence of positive flux at the positions of XMM–Newton X-ray sources. The 95 per cent lower limit for the average flux density of these X-ray sources is 0.8 mJy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».