<i>Spitzer Planck Herschel</i> Infrared Cluster (SPHerIC) survey: Candidate galaxy clusters at 1.3 < <i>z</i> < 3 selected by high star-formation rate
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of large samples of spectroscopically confirmed clusters and protoclusters at high redshifts, z > 1.5. Discovering and characterizing distant (proto-)clusters is important for yielding insights into the formation of large-scale structure and on the physical processes responsible for regulating star-formation in galaxies in dense environments. The Spitzer Planck Herschel Infrared Cluster (SPHerIC) survey was initiated to identify these characteristically faint and dust-reddened sources during the epoch of their early assembly. We present Spitzer/IRAC observations of 82 galaxy (proto-)cluster candidates at 1.3 < zp < 3.0 that were vetted in a two step process: (1) using Planck to select by color those sources with the highest star-formation rates, and (2) using Herschel at higher resolution to separate out the individual red sources. The addition of the Spitzer data enables efficient detection of the central and massive brightest red cluster galaxies (BRCGs). We find that BRCGs are associated with highly significant, extended and crowded regions of IRAC sources which are more overdense than the field. This result corroborates our hypothesis that BRCGs within the Planck–Herschel sources trace some of the densest and actively star-forming proto-clusters in the early Universe. On the basis of a richness-mass proxy relation, we obtain an estimate of their mean masses which suggests our sample consists of some of the most massive clusters at z ≈ 2 and are the likely progenitors of the most massive clusters observed today.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».