SuperCLASS – II. Photometric redshifts and characteristics of spatially resolved <i>μ</i>Jy radio sources
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present optical and near-infrared imaging covering a ∼1.53 deg2 region in the Super-Cluster Assisted Shear Survey (SuperCLASS) field, which aims to make the first robust weak lensing measurement at radio wavelengths. We derive photometric redshifts for ≈176 000 sources down to $i^\prime _{\rm AB}\sim 24$ and present photometric redshifts for 1.4 GHz expanded Multi-Element Radio Linked Interferometer Network (e-MERLIN) and Karl G. Jansky Very Large Array (VLA) detected radio sources found in the central 0.26 deg2. We compile an initial catalogue of 149 radio sources brighter than S1.4 > 75 μJy and find their photometric redshifts span 0 < zphot < 4 with radio luminosities between 1021 and 1025 W Hz−1, with medians of $\langle z \rangle \, =0.55$ and $\langle L_{1.4}\rangle \, =1.9\times 10^{23}$ W Hz−1, respectively. We find 95 per cent of the μJy radio source sample (141/149) have spectral energy distributions (SEDs) best fit by star-forming templates while 5 per cent (8/149) are better fit by active galactic nuclei (AGN). Spectral indices are calculated for sources with radio observations from the VLA and Giant Metrewave Radio Telescope (GMRT) at 325 MHz, with an average spectral slope of α = 0.59 ± 0.04. Using the full photometric redshift catalogue, we construct a density map at the redshift of the known galaxy clusters, z = 0.20 ± 0.08. Four of the five clusters are prominently detected at $\gt 7\, \sigma$ in the density map and we confirm the photometric redshifts are consistent with previously measured spectra from a few galaxies at the cluster centres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».