The SDSS-IV extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: selecting emission line galaxies using the Fisher discriminant
Notice bibliographique
Résumé
We present a new selection technique of producing spectroscopic target catalogues for massive spectroscopic surveys for cosmology. This work was conducted in the context of the extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS), which will use ~200 000 emission line galaxies (ELGs) at 0.6 ≤ zspec ≤ 1.0 to obtain a precise baryon acoustic oscillation measurement. Our proposed selection technique is based on optical and near-infrared broad-band filter photometry. We used a training sample to define a quantity, the Fisher discriminant (linear combination of colours), which correlates best with the desired properties of the target: redshift and [Oii] flux. The proposed selections are simply done by applying a cut on magnitudes and this Fisher discriminant. We used public data and dedicated SDSS spectroscopy to quantify the redshift distribution and [Oii] flux of our ELG target selections. We demonstrate that two of our selections fulfil the initial eBOSS/ELG redshift requirements: for a target density of 180 deg-2, ~70% of the selected objects have 0.6 ≤ zspec ≤ 1.0 and only ~1% of those galaxies in the range 0.6 ≤ zspec ≤ 1.0 are expected to have a catastrophic zspec estimate. Additionally, the stacked spectra and stacked deep images for those two selections show characteristic features of star-forming galaxies. The proposed approach using the Fisher discriminant could, however, be used to efficiently select other galaxy populations, based on multi-band photometry, providing that spectroscopic information isavailable. This technique could thus be useful for other future massive spectroscopic surveys such as PFS, DESI, and 4MOST.
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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 | 0,002 | 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 ».