COSMOS PHOTOMETRIC REDSHIFTS WITH 30-BANDS FOR 2-deg<sup>2</sup>
Notice bibliographique
Résumé
We present accurate photometric redshifts (photo-z) in the 2-deg 2 COSMOS field. The redshifts are computed with 30 broad, intermediate, and narrowbands covering the UV ( Galaxy Evolution Explorer ), visible near-IR (NIR; Subaru, Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT), United Kingdom Infrared Telescope, and National Optical Astronomy Observatory), and mid-IR ( Spitzer /IRAC). A χ 2 template-fitting method ( Le Phare ) was used and calibrated with large spectroscopic samples from the Very Large Telescope Visible Multi-Object Spectrograph and the Keck Deep Extragalactic Imaging Multi-Object Spectrograph. We develop and implement a new method which accounts for the contributions from emission lines ([O ii ], Hβ, Hα, and Lyα) to the spectral energy distributions (SEDs). The treatment of emission lines improves the photo-z accuracy by a factor of 2.5. Comparison of the derived photo-z with 4148 spectroscopic redshifts (i.e., Δ z = z s − z p ) indicates a dispersion of at i + AB < 22.5, a factor of 2–6 times more accurate than earlier photo-z in the COSMOS, CFHT Legacy Survey, and the Classifying Object by Medium-Band Observations-17 survey fields. At fainter magnitudes i + AB < 24 and z < 1.25, the accuracy is . The deep NIR and Infrared Array Camera coverage enables the photo-z to be extended to z ∼ 2, albeit with a lower accuracy ( at i + AB ∼ 24). The redshift distribution of large magnitude-selected samples is derived and the median redshift is found to range from z m = 0.66 at 22 < i + AB < 22.5 to z m = 1.06 at 24.5 < i + AB < 25. At i + AB < 26.0, the multiwavelength COSMOS catalog includes approximately 607,617 objects. The COSMOS-30 photo-z enables the full exploitation of this survey for studies of galaxy and large-scale structure evolution at high redshift.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,012 |
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 ».