The 2-degree Field Lensing Survey: design and clustering measurements
Notice bibliographique
Résumé
We present the 2-degree Field Lensing Survey (2dFLenS), a new galaxy redshift survey performed at the Anglo-Australian Telescope. 2dFLenS is the first wide-area spectroscopic survey specifically targeting the area mapped by deep-imaging gravitational lensing fields, in this case the Kilo-Degree Survey. 2dFLenS obtained 70 079 redshifts in the range z < 0.9 over an area of 731 deg2, and is designed to extend the data sets available for testing gravitational physics and promote the development of relevant algorithms for joint imaging and spectroscopic analysis. The redshift sample consists first of 40 531 Luminous Red Galaxies (LRGs), which enable analyses of galaxy-galaxy lensing, redshift-space distortion, and the overlapping source redshift distribution by cross-correlation. An additional 28 269 redshifts form a magnitude-limited (r < 19.5) nearly complete subsample, allowing direct source classification and photometric-redshift calibration. In this paper, we describe the motivation, target selection, spectroscopic observations, and clustering analysis of 2dFLenS. We use power spectrum multipole measurements to fit the redshift-space distortion parameter of the LRG sample in two redshift ranges 0.15 < z < 0.43 and 0.43 < z < 0.7 as β = 0.49 ± 0.15 and β = 0.26 ± 0.09, respectively. These values are consistent with those obtained from LRGs in the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey. 2dFLenS data products will be released via our website http://2dflens.swin.edu.au.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».