The SCUBA Half Degree Extragalactic Survey - IV. Radio-mm-FIR photometric redshifts
Notice bibliographique
Résumé
We present the redshift distribution of the Submillimetre Common-User Bolometer Array (SCUBA) Half Degree Survey (SHADES) galaxy population based on the rest-frame radio–mm–far-infrared (FIR) colours of 120 robustly detected 850 μm sources in the Lockman Hole East (LH) and Subaru XMM–Newton Deep Field (SXDF). The redshift distribution derived from the full spectral energy distribution (SED) information is shown to be narrower than that determined from the radio–sub-mm spectral index, as more photometric bands contribute to a higher redshift accuracy. The redshift distribution of sources derived from at least two photometric bands peaks at z≈ 2.4 and has a near-Gaussian distribution, with 50 per cent (interquartile range) of sources at z= 1.8–3.1. We find a statistically significant difference between the measured redshift distributions in the two fields; the SXDF peaking at a slightly lower redshift (median z≈ 2.2) than the LH (median z≈ 2.7), which we attribute to the noise properties of the radio observations. We demonstrate, however, that there could also be field-to-field variations that are consistent with the measured differences in the redshift distributions and, hence, that the incomplete area observed by SHADES with SCUBA, despite being the largest sub-mm survey to date, may still be too small to fully characterize the bright sub-mm galaxy population. Finally, we present a brief comparison with the predicted, or assumed, redshift distributions of sub-mm galaxy formation and evolution models, and we derive the contribution of these SHADES sources and the general sub-mm galaxy population to the star formation rate density at different epochs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».