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Enregistrement W2168550717 · doi:10.1088/0067-0049/206/1/3

EVOLUTION OF GALAXIES AND THEIR ENVIRONMENTS AT <i>z</i> = 0.1-3 IN COSMOS

2013· article· en· W2168550717 sur OpenAlexaff
N. Z. Scoville, S. Arnouts, Andrew Benson, A. Bongiorno, K. Bundy, Miguel A. Aragón-Calvo, P. Capak, C. M. Carollo, F. Civano, J. S. Dunlop, M. Elvis, Andreas L. Faisst, A. Finoguenov, Hai Fu, Mauro Giavalisco, Qi Guo, O. Ilbert, A. Iovino, Masaru Kajisawa, Jeyhan S. Kartaltepe, Alexie Leauthaud, O. Le Fèvre, E. LeFloch, S. J. Lilly, Charles Liu, S. Manohar, R. Massey, Daniel Masters, H. J. McCracken, Bahram Mobasher, Y. Peng, A. Renzini, Jason Rhodes, M. Salvato, D. B. Sanders, Behnam Darvish Sarvestani, Claudia Scarlata, Eva Schinnerer, Kartik Sheth, P. L. Shopbell, V. Smolčić, Y. Taniguchi, James E. Taylor, Simon D. M. White, Lin Yan

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftStar formationGalaxyCOSMIC cancer databaseStellar massCosmos (plant)Photometric redshiftGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale structures (LSSs) out to z < 3.0 are measured in the Cosmic Evolution Survey (COSMOS) using extremely accurate photometric redshifts (photoz). The K s -band-selected sample (from Ultra-Vista) is comprised of 155,954 galaxies. Two techniques—adaptive smoothing and Voronoi tessellation—are used to estimate the environmental densities within 127 redshift slices. Approximately 250 statistically significant overdense structures are identified out to z = 3.0 with shapes varying from elongated filamentary structures to more circularly symmetric concentrations. We also compare the densities derived for COSMOS with those based on semi-analytic predictions for a ΛCDM simulation and find excellent overall agreement between the mean densities as a function of redshift and the range of densities. The galaxy properties (stellar mass, spectral energy distributions (SEDs), and star formation rates (SFRs)) are strongly correlated with environmental density and redshift, particularly at z < 1.0–1.2. Classifying the spectral type of each galaxy using the rest-frame b − i color (from the photoz SED fitting), we find a strong correlation of early-type galaxies (E-Sa) with high-density environments, while the degree of environmental segregation varies systematically with redshift out to z ∼ 1.3. In the highest density regions, 80% of the galaxies are early types at z = 0.2 compared to only 20% at z = 1.5. The SFRs and the star formation timescales exhibit clear environmental correlations. At z > 0.8, the SFR density is uniformly distributed over all environmental density percentiles, while at lower redshifts the dominant contribution is shifted to galaxies in lower density environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations199
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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