Quantifying the abundance of faint, low-redshift satellite galaxies in the COSMOS survey
Notice bibliographique
Résumé
Faint dwarf satellite galaxies are important as tracers of small-scale structure, but remain poorly characterized outside the Local Group, due to the difficulty of identifying them consistently at larger distances. We review a recently proposed method for estimating the average satellite population around a given sample of nearby bright galaxies, using a combination of size and magnitude cuts (to select low-redshift dwarf galaxies preferentially) and clustering measurements (to estimate the fraction of true satellites in the cut sample). We test this method using the high-precision photometric redshift catalogue of the COSMOS survey, exploring the effect of specific cuts on the clustering signal. The most effective of the size-magnitude cuts considered recover the clustering signal around low-redshift primaries (z < 0.15) with about two-thirds of the signal and 80 per cent of the signal-to-noise ratio obtainable using the full COSMOS photometric redshifts. These cuts are also fairly efficient, with more than one-third of the selected objects being clustered satellites. We conclude that structural selection represents a useful tool in characterizing dwarf populations to fainter magnitudes and/or over larger areas than are feasible with spectroscopic surveys. In reviewing the low-redshift content of the COSMOS field, we also note the existence of several dozen objects that appear resolved or partially resolved in the HST imaging, and are confirmed to be local (at distances of ∼250 Mpc or less) by their photometric or spectroscopic redshifts. This underlines the potential for future space-based surveys to reveal local populations of intrinsically faint galaxies through imaging alone.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».