Clustering of the AKARI NEP deep field 24iμ/im selected galaxies
Notice bibliographique
Résumé
piAims./i We present a method of selection of 24 iμ/im galaxies from the AKARI north ecliptic pole (NEP) deep field down to 150 iμ/iJy and measurements of their two-point correlation function. We aim to associate various 24 iμ/im selected galaxy populations with present day galaxies and to investigate the impact of their environment on the direction of their subsequent evolution./p piMethods./i We discuss using of Support Vector Machines (SVM) algorithm applied to infrared photometric data to perform star-galaxy separation, in which we achieve an accuracy higher than 80%. The photometric redshift information, obtained through the CIGALE code, is used to explore the redshift dependence of the correlation function parameter (rsub0/sub) as well as the linear bias evolution. This parameter relates galaxy distribution to the one of the underlying dark matter. We connect the investigated sources to their potential local descendants through a simplified model of the clustering evolution without interactions./p piResults./i We observe two different populations of star-forming galaxies, at zsubmed/sub ∼ 0.25, zsubmed/sub ∼ 0.9. Measurements of total infrared luminosities (iL/isubTIR/sub) show that the sample at zsubmed/sub ∼ 0.25 is composed mostly of local star-forming galaxies, while the sample at zsubmed/sub ∼ 0.9 is composed of luminous infrared galaxies (LIRGs) with iL/isubTIR/sub ∼ 10sup11.62/sup iL/isub⨀/sub. We find that dark halo mass is not necessarily correlated with the iL/isubTIR/sub: for subsamples with iL/isubTIR/sub = 10sup11.15/sup iL/isub⨀/sub at zsubmed/sub ∼ 0.7 we observe a higher clustering length (ir/isub0/sub = 6.21 ± 0.78 [ih/isup−1/supMpc]) than for a subsample with mean iL/isubTIR/sub = 10sup11.84/sup iL/isub⨀/sub at zsubmed/sub ∼ 1.1 (ir/isub0/sub = 5.86 ± 0.69 ih/isup−1/supMpc). We find that galaxies at zsubmed/sub ∼ 0.9 can be ancestors of present day iL/isub∗/sub early type galaxies, which exhibit a very high ir/isub0/sub ∼ 8ih/isup−1/sup Mpc./p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».