A PUBLIC, <i>K</i> -SELECTED, OPTICAL-TO-NEAR-INFRARED CATALOG OF THE EXTENDED CHANDRA DEEP FIELD SOUTH (ECDFS) FROM THE MULTIWAVELENGTH SURVEY BY YALE-CHILE (MUSYC)
Notice bibliographique
Résumé
We present a new, K -selected, optical-to-near infrared photometric catalog of the Extended Chandra Deep Field South (ECDFS), making it publicly available to the astronomical community. 22 The data set is founded on publicly available imaging, supplemented by original z ' JK imaging data collected as part of the MUltiwavelength Survey by Yale–Chile (MUSYC). The final photometric catalog consists of photometry derived from UU 38 BVRIz ' JK imaging covering the full of the ECDFS, plus H -band photometry for approximately 80% of the field. The 5σ flux limit for point sources is . This is also the nominal completeness and reliability limit of the catalog: the empirical completeness for 21.75 < K < 22.00 is ≳85%. We have verified the quality of the catalog through both internal consistency checks, and comparisons to other existing and publicly available catalogs. As well as the photometric catalog, we also present catalogs of photometric redshifts and rest-frame photometry derived from the 10-band photometry. We have collected robust spectroscopic redshift determinations from published sources for 1966 galaxies in the catalog. Based on these sources, we have achieved a (1σ) photometric redshift accuracy of Δ z /(1 + z ) = 0.036, with an outlier fraction of 7.8%. Most of these outliers are X-ray sources. Finally, we describe and release a utility for interpolating rest-frame photometry from observed spectral energy distributions, dubbed InterRest. 23
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,028 |
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 ».