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Enregistrement W2144157858 · doi:10.1088/0004-637x/711/2/1185

SPECTROSCOPIC CONFIRMATION OF THREE RED-SEQUENCE SELECTED GALAXY CLUSTERS AT<i>z</i>= 0.87, 1.16, AND 1.21 FROM THE SPARCS SURVEY

2010· article· en· W2144157858 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyW. M. Keck FoundationJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCluster (spacecraft)Galaxy clusterGalaxyGalaxy groups and clustersType-cD galaxySample (material)Open cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Spitzer Adaptation of the Red-sequence Cluster Survey (SpARCS) is a z '-passband imaging survey of the 50 deg 2 Spitzer SWIRE Legacy fields, designed with the primary aim of creating the first large, homogeneously selected sample of massive clusters at z > 1. SpARCS uses an infrared adaptation of the two-filter cluster red-sequence technique. In this paper, we report Keck/LRIS spectroscopic confirmation of two new exceptionally rich galaxy clusters, SpARCS J161315+564930 at z = 0.871 ± 0.002, with 14 high-confidence members and a rest-frame velocity dispersion of σ v = 1230 ± 320 km s −1 , and SpARCS J161641+554513 at z = 1.161 ± 0.003, with seven high-confidence members (including one active galactic nucleus) and a rest-frame velocity dispersion of σ v = 950 ± 330 km s −1 . We also report confirmation of a third new system, SpARCS J161037+552417 at z = 1.210 ± 0.002, with seven high-confidence members and a rest-frame velocity dispersion of σ v = 410 ± 300 km s −1 . These three new spectroscopically confirmed clusters further demonstrate the efficiency and effectiveness of two-filter imaging for detecting bona fide galaxy clusters at high redshift. We conclude by demonstrating that prospects are good for the current generation of surveys aiming to estimate cluster redshifts and masses at z ≳ 1 directly from optical-infrared imaging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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