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Enregistrement W2345523867 · doi:10.1093/mnras/stw1044

The multiplicity of 250-μm<i>Herschel</i>sources in the COSMOS field

2016· article· en· W2345523867 sur OpenAlexaff
Jillian M. Scudder, Seb Oliver, Peter D. Hurley, Matt Griffin, M. Sargent, D. Scott, Lingyu Wang, J. L. Wardlow

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsFlux (metallurgy)GalaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the multiplicity of extragalactic sources detected by the Herschel Space Observatory in the COSMOS field. Using 3.6- and 24-μm catalogues, in conjunction with 250-μm data from Herschel, we seek to determine if a significant fraction of Herschel sources are composed of multiple components emitting at 250 μm. We use the xid+ code, using Bayesian inference methods to produce probability distributions of the possible contributions to the observed 250-μm flux for each potential component. The fraction of Herschel flux assigned to the brightest component is highest for sources with total 250-μm fluxes <45 mJy; however, the flux in the brightest component is still highest in the brightest Herschel sources. The faintest 250-μm sources (30–45 mJy) have the majority of their flux assigned to a single bright component; the second brightest component is typically significantly weaker, and contains the remainder of the 250-μm source flux. At the highest 250-μm fluxes (45–110 mJy), the brightest and second brightest components are assigned roughly equal fluxes, and together are insufficient to reach 100 per cent of the 250-μm source flux. This indicates that additional components are required, beyond the brightest two components, to reproduce the observed flux. 95 per cent of the sources in our sample have a second component that contains more than 10 per cent of the total source flux. Particularly for the brightest Herschel sources, assigning the total flux to a single source may overestimate the flux contributed by around 150 per cent.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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