A robust morphological classification of high-redshift galaxies using support vector machines on seeing limited images
Notice bibliographique
Résumé
Context. Morphology is the most accessible tracer of galaxies physical structure, but its interpretation in the framework of galaxy evolution still remains problematic. Its quantification at high redshift requires deep high-angular resolution imaging, which is why space data (HST) are usually employed. At , the HST visible cameras however probe the UV flux, which is dominated by the emission of young stars, which could bias the estimated morphologies towards late-type systems.Aims. In this paper we quantify the effects of this morphological k-correction at by comparing morphologies measured in the K and I-bands in the COSMOS area. The Ks-band data indeed have the advantage of probing old stellar populations in the rest frame for , enabling determination of galaxy morphological types unaffected by recent star formation.Methods. In Paper I we presented a new non-parametric method of quantifying morphologies of galaxies on seeing-limited images based on support vector machines. Here we use this method to classify ~50 000 Ks selected galaxies in the COSMOS area observed with WIRCam at CFHT. We use a 10-dimensional volume, including 5 morphological parameters, and other characteristics of galaxies such as luminosity and redshift. The obtained classification is used to investigate the redshift distributions and number counts per morphological type up to z ~ 2 and to compare them to the results obtained with HST/ACS in the I-band on the same objects. We associate to every galaxy with Ks < 21.5 and a probability between 0 and 1 of being late-type or early-type. We use this value to assess the accuracy of our classification as a function of physical parameters of the galaxy and to correct for classification errors.Results. The classification is found to be reliable up to z ~ 2. The mean probability is p ~ 0.8. It decreases with redshift and with size, especially for the early-type population, but remains above p ~ 0.7. The classification globally agrees with the one obtained using HST/ACS for . Above z ~ 1, the I-band classification tends to find less early-type galaxies than the Ks-band one by a factor ~1.5, which might be a consequence of morphological k-correction effects.Conclusions. We argue therefore that studies based on I-band HST/ACS classifications at could be underestimating the elliptical population. Using our method in a 21.5 magnitude-limited sample, we observe that the fraction of the early-type population is (21.9% ± 8%) at z ~ 1.5-2 and (32.0% ± 5%) at the present time. We will discuss the evolution of the fraction of galaxies in types from volume-limited samples in a forthcoming paper.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».