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Enregistrement W2807730752 · doi:10.3847/1538-4357/aac168

A MegaCam Survey of Outer Halo Satellites. I. Description of the Survey*<sup>†</sup>

2018· article· en· W2807730752 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilky WayGlobular clusterHaloLimitingGalactic haloTelescopeStellar densityDwarf galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We describe a deep, systematic imaging study of satellites in the outer halo of the Milky Way. Our sample consists of 58 stellar overdensities—i.e., substructures classified as either globular clusters, classical dwarf galaxies, or ultra-faint dwarf galaxies—that are located at Galactocentric distances of R GC ≥ 25 kpc (outer halo) and out to ∼400 kpc. This includes 44 objects for which we have acquired deep, wide-field, g- and r-band imaging with the MegaCam mosaic cameras on the 3.6 m Canada–France–Hawaii Telescope and the 6.5 m Magellan-Clay telescope. These data are supplemented by archival imaging, or published gr photometry, for an additional 14 objects, most of which were discovered recently in the Dark Energy Survey (DES). We describe the scientific motivation for our survey, including sample selection, observing strategy, data reduction pipeline, calibration procedures, and the depth and precision of the photometry. The typical 5σ point-source limiting magnitudes for our MegaCam imaging—which collectively covers an area of ≈52 deg2—are g lim ≃ 25.6 and r lim ≃ 25.3 AB mag. These limits are comparable to those from the coadded DES images and are roughly a half-magnitude deeper than will be reached in a single visit with the Large Synoptic Survey Telescope. Our photometric catalog thus provides the deepest and most uniform photometric database of Milky Way satellites available for the foreseeable future. In other papers in this series, we have used these data to explore the blue straggler populations in these objects, their density distributions, star formation histories, scaling relations, and possible foreground structures.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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