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Enregistrement W2169309103 · doi:10.1051/0004-6361/200811413

Photometric redshifts for the CFHTLS T0004 deep and wide fields

2009· article· en· W2169309103 sur OpenAlexaboutno aff
J. Coupon, O. Ilbert, M. Kilbinger, H. J. McCracken, Y. Mellier, S. Arnouts, E. Bertin, P. Hudelot, M. Schultheis, O. Le Fèvre, V. Le Brun, L. Guzzo, S. Bardelli, E. Zucca, M. Bolzonella, B. Garilli, G. Zamorani, A. Zanichelli, L. Tresse

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésRedshiftPhysicsPhotometry (optics)Photometric redshiftAstrophysicsGalaxyStarsOutlierAstronomyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We compute photometric redshifts in the fourth public release of the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey. This unique multi-colour catalogue comprises photometry in four deep fields of 1 deg2 each and 35 deg2 distributed over three wide fields.Methods. We used a template-fitting method to compute photometric redshifts calibrated with a large catalogue of 16 983 high-quality spectroscopic redshifts from the VVDS-F02, VVDS-F22, DEEP2, and the zCOSMOS surveys. The method includes correction of systematic offsets, template adaptation, and the use of priors. We also separated stars from galaxies using both size and colour information. Results. Comparing with galaxy spectroscopic redshifts, we find a photometric redshift dispersion, , of 0.028–0.30 and an outlier rate, , of 3–4% in the deep field at < 24. In the wide fields, we find a dispersion of 0.037–0.039 and an outlier rate of 3–4% at < 22.5. Beyond = 22.5 in the wide fields the number of outliers rises from 5% to 10% at < 23 and < 24, respectively. For the wide sample the systematic redshift bias stays below 1% to < 22.5, whereas we find no significant bias in the deep fields. We investigated the effect of tile-to-tile photometric variations and demonstrated that the accuracy of our photometric redshifts is reduced by at most 21%. Application of our star-galaxy classifier reduced the contamination by stars in our catalogues from 60% to 8% at < 22.5 in our field with the highest stellar density while keeping a complete galaxy sample. Our CFHTLS T0004 photometric redshifts are distributed to the community. Our release includes 592891 ( < 22.5) and 244701 ( < 24) reliable galaxy photometric redshifts in the wide and deep fields, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations186
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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