<i>Herschel</i>-ATLAS: VISTA VIKING near-infrared counterparts in the Phase 1 GAMA 9-h data<sup>★</sup>
Notice bibliographique
Résumé
We identify near-infrared Ks -band counterparts to Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey (H-ATLAS) submillimetre (submm) sources, using a preliminary object catalogue from the VISTA Kilo-degree Infrared Galaxy (VIKING) survey. The submm sources are selected from the H-ATLAS Phase 1 catalogue of the Galaxy and Mass Assembly 9-h field, which includes all objects detected at 250, 350 or with the instrument. We apply and discuss a likelihood ratio method for VIKING candidates within a search radius of 10 arcsec of the 22 000 SPIRE sources with a 5σ detection at . We estimate the fraction of SPIRE sources with a counterpart above the magnitude limit of the VIKING survey to be Q0 ≈ 0.73. We find that 11 294 (51 per cent) of the SPIRE sources have a best VIKING counterpart with a reliability R ≥ 0.8, and the false identification rate of these is estimated to be 4.2 per cent. We expect to miss ∼5 per cent of true VIKING counterparts. There is evidence from Z − J and J − Ks colours that the reliable counterparts to SPIRE galaxies are marginally redder than the field population. We obtain photometric redshifts for ∼68 per cent of all (non-stellar) VIKING candidates with a median redshift of . We have spectroscopic redshifts for 3147 (∼28 per cent) of the reliable counterparts from existing redshift surveys. Comparing to the results of the optical identifications supplied with the Phase 1 catalogue, we find that the use of medium-deep near-infrared data improves the identification rate of reliable counterparts from 36 to 51 per cent.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,017 | 0,016 |
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 ».