The CFHT large area <i>U</i> -band deep survey (CLAUDS)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT) Large Area U-band Deep Survey (CLAUDS) uses data taken with the MegaCam mosaic imager on CFHT to produce images of 18.60 deg$^2$ with median seeing of FWHM = 0.92 arcsec and to a median depth of $U = 27.1$ AB (5$\sigma$ in 2 arcsec apertures), with selected areas that total 1.36 deg$^2$ reaching a median depth of $U=27.7$ AB. These are the deepest U-band images assembled to date over this large an area. These data are located in four fields also imaged to comparably faint levels in $grizy$ and several narrowband filters as part of the Hyper Suprime–Cam (HSC) Subaru Strategic Program (HSC-SSP). These CFHT and Subaru data sets will remain unmatched in their combination of area and depth until the advent of the Large Synoptic Survey Telescope. This paper provides an overview of the scientific motivation for CLAUDS and gives details of the observing strategy, observations, data reduction, and data merging with the HSC-SSP. Three early applications of these deep data are used to illustrate the potential of the data set: deep U-band galaxy number counts, z$\sim$ 3 Lyman break galaxy selection, and photometric redshifts improved by adding CLAUDS U to the Subaru HSC $grizy$ photometry.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».