P-MaNGA: full spectral fitting and stellar population maps from prototype observations
Notice bibliographique
Résumé
MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory) is a 6-yr SDSS-IV (Sloan Digital Sky Survey IV) survey that will obtain resolved spectroscopy from 3600 to 10 300 Å for a representative sample of over 10 000 nearby galaxies. In this paper, we derive spatially resolved stellar population properties and radial gradients by performing full spectral fitting of observed galaxy spectra from P-MaNGA, a prototype of the MaNGA instrument. These data include spectra for 18 galaxies, covering a large range of morphological type. We derive age, metallicity, dust, and stellar mass maps, and their radial gradients, using high spectral-resolution stellar population models, and assess the impact of varying the stellar library input to the models. We introduce a method to determine dust extinction which is able to give smooth stellar mass maps even in cases of high and spatially non-uniform dust attenuation. With the spectral fitting, we produce detailed maps of stellar population properties which allow us to identify galactic features among this diverse sample such as spiral structure, smooth radial profiles with little azimuthal structure in spheroidal galaxies, and spatially distinct galaxy sub-components. In agreement with the literature, we find the gradients for galaxies identified as early type to be on average flat in age, and negative (−0.15 dex/Re) in metallicity, whereas the gradients for late-type galaxies are on average negative in age (−0.39 dex/Re) and flat in metallicity. We demonstrate how different levels of data quality change the precision with which radial gradients can be measured. We show how this analysis, extended to the large numbers of MaNGA galaxies, will have the potential to shed light on galaxy structure and evolution.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».