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Enregistrement W3019840641

Automatic Approach to Morphological Classification of Galaxies with Analysis of Galaxy Populations in Clusters

2018· article· en· W3019840641 sur OpenAlexaboutno aff
Madina Sultanova, Wayne Barkhouse, Cody Rude

Notice bibliographique

RevueUND Scholarly Commons (University of North Dakota) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOptics and Image Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxySupercluster (genetic)Computer scienceArtificial intelligenceAstrophysicsPattern recognition (psychology)PhysicsBiologyPhylogeneticsGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classification of galaxies based on their morphology is a field in astrophysics that aims to understand galaxy formation and evolution based on their physical differences. Whether structural differences are due to internal factors or a result of local environment, the dominate mechanism that determines galaxy type needs to be robustly quantified in order to have a thorough grasp of the origin of the different types of galaxies. The main subject of my Ph.D. dissertation is to explore the use of computers to automatically classify and analyze large numbers of galaxies according to their morphology, and to analyze sub-samples of galaxies selected by type to understand galaxy formation in various environments. I have developed a computer code to classify galaxies by measuring five parameters from their images in FITS format. The code was trained and tested using visually classified SDSS galaxies from Galaxy Zoo and the EFIGI data set. I apply my morphology software to numerous galaxies from diverse data sets. Among the data analyzed are the 15 Abell galaxy clusters (0.03 < z < 0.184) from Rude et al. 2017 (in preparation), which were observed by the Canada-France-Hawaii Telescope. Additionally, I studied 57 galaxy clusters from Barkhouse et al. (2007), 77 clusters from the WINGS survey (Fasano et al. 2006), and the six Hubble Space Telescope (HST) Frontier Field galaxy clusters. The high resolution of HST allows me to compare distant clusters with those nearby to look for evolutionary changes in the galaxy cluster population. I use the results from the software to examine the properties (e.g. luminosity functions, radial dependencies, star formation rates) of selected galaxies. Due to the large amount of data that will be available from wide-area surveys in the future, the use of computer software to classify and analyze the morphology of galaxies will be extremely important in terms of efficiency. This research aims to contribute to the solution of this problem.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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