The faint and extremely red K-band-selected galaxy population in the DEEP2/Palomar fields
Notice bibliographique
Résumé
We present in this paper an analysis of the faint and red near-infrared (NIR) selected galaxy population found in NIR imaging from the Palomar Observatory Wide-Field Infrared Survey. This survey covers 1.53 deg2 to 5σ detection limits of Kvega= 20.5–21 and Jvega= 22.5, and overlaps with the DEEP2 spectroscopic redshift survey. We discuss the details of this NIR survey, including our J- and K-band counts. We show that the K-band galaxy population has a redshift distribution that varies with K magnitude, with most K < 17 galaxies at z < 1.5 and a significant fraction (38.3 ± 0.3 per cent) of K > 19 systems at z > 1.5. We further investigate the stellar masses and morphological properties of K-selected galaxies, particularly extremely red objects (EROs), as defined by (R−K) > 5.3 and (I−K) > 4. One of our conclusions is that the ERO selection is a good method for picking out galaxies at z > 1.2, and within our magnitude limits, the most massive galaxies at these redshifts. The ERO limit finds 75 per cent of all M* > 1011M⊙ galaxies at z∼ 1.5 down to Kvega= 19.7. We further find that the morphological breakdown of K < 19.7 EROs is dominated by early-types (57 ± 3 per cent) and peculiars (34 ± 3 per cent). However, about a fourth of the early-types are distorted ellipticals, and within CAS (concentration, asymmetry, clumpiness) parameter space these bridge the early-type and peculiar population, suggesting a morphological evolutionary sequence. We also investigate the use of a (I−K) > 4 selection to locate EROs, finding that it selects galaxies at slightly higher average redshifts (〈z〉= 1.43 ± 0.32) than the (R−K) > 5.3 limit with 〈z〉= 1.28 ± 0.23. Finally, by using the redshift distribution of K < 20 selected galaxies, and the properties of our EROs, we are able to rule out all monolithic collapse models for the formation of massive galaxies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».