<i>SPITZER</i>-IRAC IDENTIFICATION OF<i>HERSCHEL</i>-ATLAS SPIRE SOURCES
Notice bibliographique
Résumé
We use Spitzer -IRAC data to identify near-infrared counterparts to submillimeter galaxies detected with Herschel -SPIRE at 250 μm in the Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey. Using a likelihood ratio analysis we identify 146 reliable IRAC counterparts to 123 SPIRE sources out of the 159 in the survey area. We find that, compared to the field population, the SPIRE counterparts occupy a distinct region of the 3.6 and 4.5 μm color–magnitude space, and we use this property to identify 23 further counterparts to 13 SPIRE sources. The IRAC identification rate of 86% is significantly higher than those that have been demonstrated with wide-field ground-based optical and near-IR imaging of Herschel fields. We estimate a false identification rate of 3.6%, corresponding to 4–5 sources. Among the 73 counterparts that are undetected in Sloan Digital Sky Survey, 57 have both 3.6 and 4.5 μm coverage. Of these, 43 have [3.6] − [4.5] > 0, indicating that they are likely to be at z ≳ 1.4. Thus, ∼40% of identified SPIRE galaxies are likely to be high-redshift ( z ≳ 1.4) sources. We discuss the statistical properties of the IRAC-identified SPIRE galaxy sample including far-IR luminosities, dust temperatures, star formation rates, and stellar masses. The majority of our detected galaxies have 10 10 –10 11 L ☉ total IR luminosities and are not intense starbursting galaxies as those found at z ∼ 2, but they have a factor of 2–3 above average specific star formation rates compared to near-IR selected galaxy samples.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».