Two-dimensional multi-component photometric decomposition of CALIFA galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We present a two-dimensional multi-component photometric decomposition of 404 galaxies from the Calar Alto Legacy Integral Field Area data release 3 (CALIFA-DR3). They represent all possible galaxies with no clear signs of interaction and not strongly inclined in the final CALIFA data release. Galaxies are modelled in the g, r, and i Sloan Digital Sky Survey (SDSS) images including, when appropriate, a nuclear point source, bulge, bar, and an exponential or broken disc component. We use a human-supervised approach to determine the optimal number of structures to be included in the fit. The dataset, including the photometric parameters of the CALIFA sample, is released together with statistical errors and a visual analysis of the quality of each fit. The analysis of the photometric components reveals a clear segregation of the structural composition of galaxies with stellar mass. At high masses (log (M /M ) > 11), the galaxy population is dominated by galaxies modelled with a single Srsic or a bulge+disc with a bulge-tototal (B/T) luminosity ratio B/T > 0.2. At intermediate masses (9.5 < log (M /M ) < 11), galaxies described with bulge+disc but B/T < 0.2 are preponderant, whereas, at the low mass end (log (M /M ) < 9.5), the prevailing population is constituted by galaxies modelled with either pure discs or nuclear point sources+discs (i.e., no discernible bulge). We obtain that 57% of the volume corrected sample of disc galaxies in the CALIFA sample host a bar. This bar fraction shows a significant drop with increasing galaxy mass in the range 9.5 < log (M /M ) < 11.5. The analyses of the extended multi-component radial profile result in a volume-corrected distribution of 62%, 28%, and 10% for the so-called Type I (pure exponential), Type II (down-bending), and Type III (up-bending) disc profiles, respectively. These fractions are in discordance with previous findings. We argue that the different methodologies used to detect the breaks are the main cause for these differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».