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Enregistrement W3100614425

Near-infrared Spectroscopy of Five Ultra-massive Galaxies at 1.7 < z < 2.7

2017· article· en· W3100614425 sur OpenAlexaff
Erin Kado-Fong, Danilo Marchesini, Z. Cemile Marsan, Adam Muzzin, Ryan Quadri, Gabriel Brammer, Rachel Bezanson, Ivo Labbé, Britt Lundgren, Gregory Rudnick, Mauro Stefanon, Tomer Tal, David A. Wake, R. Williams, Katherine E. Whitaker, Pieter van Dokkum

Notice bibliographique

RevueOakTrust (Texas A&M University Libraries) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftPhotometry (optics)Star formationStellar populationPopulationStars
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of a pilot near-infrared spectroscopic campaign of five very massive galaxies () in the range of . We measure an absorption feature redshift for one galaxy at . For the remaining galaxies, we combine the photometry with the continuum from the spectra to estimate continuum redshifts and stellar population properties. We define a continuum redshift ( ) as one in which the redshift is estimated probabilistically from the combination of catalog photometry and the observed spectrum using EAZY. We derive the uncertainties on the stellar population synthesis properties using a Monte Carlo simulation and examine the correlations between the parameters with and without the use of the spectrum in the modeling of the spectral energy distributions. The spectroscopic constraints confirm the extreme stellar masses of the galaxies in our sample. We find that three out of five galaxies are quiescent (star-formation rate of ) with low levels of dust obscuration () , that one galaxy displays both high levels of star formation and dust obscuration (, mag), and that the remaining galaxy has properties that are intermediate between the quiescent and star-forming populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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