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Enregistrement W2560638546 · doi:10.3847/1538-3881/153/2/53

DEEP CFHT Y-BAND IMAGING OF VVDS-F22 FIELD. I. DATA PRODUCTS AND PHOTOMETRIC REDSHIFTS

2017· article· en· W2560638546 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftQuasarGalaxyTelescopePhotometry (optics)LimitingLimiting magnitudeOffset (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present our deep Y-band imaging data of a 2 square degree field within the F22 region of the VIMOS VLT Deep Survey. The observations were conducted using the WIRCam instrument mounted at the Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT). The total on-sky time was 9 hr, distributed uniformly over 18 tiles. The scientific goals of the project are to select faint quasar candidates at redshift <?CDATA $z\gt 2.2$?> and constrain the photometric redshifts for quasars and galaxies. In this paper, we present the observation and the image reduction, as well as the photometric redshifts that we derived by combining our Y-band data with the CFHTLenS <?CDATA ${u}^{* }g^{\prime} r^{\prime} i^{\prime} z^{\prime} $?> optical data and UKIDSS DXS JHK near-infrared data. With the J-band image as a reference, a total of ∼80,000 galaxies are detected in the final mosaic down to a Y-band <?CDATA $5\sigma $?> point-source limiting depth of 22.86 mag. Compared with the ∼3500 spectroscopic redshifts, our photometric redshifts for galaxies with <?CDATA $z\lt 1.5$?> and <?CDATA $i^{\prime} \lesssim 24.0$?> mag have a small systematic offset of <?CDATA $| {\rm{\Delta }}z| \lesssim 0.2$?> , 1σ scatter <?CDATA $0.03\lt {\sigma }_{{\rm{\Delta }}z}\lt 0.06$?> , and less than 4.0% of catastrophic failures. We also compare with the CFHTLenS photometric redshifts and find that ours are more reliable at <?CDATA $z\gtrsim 0.6$?> because of the inclusion of the near-infrared bands. In particular, including the Y-band data can improve the accuracy at <?CDATA $z\sim 1.0\mbox{--}2.0$?> because the location of the 4000 Å break is better constrained. The Y-band images, the multiband photometry catalog, and the photometric redshifts are released at http://astro.pku.edu.cn/astro/data/DYI.html .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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