THE NEXT GENERATION VIRGO CLUSTER SURVEY. XX. RedGOLD BACKGROUND GALAXY CLUSTER DETECTIONS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We build a background cluster candidate catalog from the Next Generation Virgo Cluster Survey (NGVS) using our detection algorithm RedGOLD. The NGVS covers 104 deg2 of the Virgo cluster in the -bandpasses to a depth of g ∼ 25.7 mag (5σ). Part of the survey was not covered or has shallow observations in the r band. We build two cluster catalogs: one using all bandpasses, for the fields with deep r-band observations (∼20 deg2), and the other using four bandpasses ( ) for the entire NGVS area. Based on our previous Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey W1 studies, we estimate that both of our catalogs are ∼100% (∼70%) complete and ∼80% pure, at z ≤ 0.6 (z ≲ 1), for galaxy clusters with masses of M ≳ 1014 M ⊙. We show that when using four bandpasses, though the photometric redshift accuracy is lower, RedGOLD detects massive galaxy clusters up to z ∼ 1 with completeness and purity similar to the five-band case. This is achieved when taking into account the bias in the richness estimation, which is ∼40% lower at 0.5 ≤ z < 0.6 and ∼20% higher at 0.6 < z < 0.8, with respect to the five-band case. RedGOLD recovers all the X-ray clusters in the area with mass M 500 > 1.4 × 1014 M ⊙ and 0.08 < z < 0.5. Because of our different cluster richness limits and the NGVS depth, our catalogs reach lower masses than the published redMaPPer cluster catalog over the area, and we recover ∼90%–100% of its detections.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».