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Enregistrement W3103275108 · doi:10.1051/0004-6361/201527294

The VIPERS Multi-Lambda Survey

2016· article· en· W3103275108 sur OpenAlexaff
T. Moutard, S. Arnouts, O. Ilbert, J. Coupon, I. Davidzon, L. Guzzo, P. Hudelot, H. J. McCracken, L. Van Werbaeke, G. Morrison, O. Le Fèvre, Valentin Comte, M. Bolzonella, A. Fritz, B. Garilli, M. Scodeggio

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentro de Estudos Ambientais e Marinhos, Universidade de AveiroCentre National de la Recherche ScientifiqueOffice of ScienceAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyAlfred P. Sloan FoundationCentre National d’Etudes SpatialesU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCosmic varianceGalaxyRedshiftPhotometry (optics)Stellar massPhotometric redshiftSigmaLambdaStar formationCOSMIC cancer databaseCosmic timeDiagramAstronomyStarsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the evolution of the galaxy stellar mass function and stellar mass density from redshift z = 0.2 to z = 1.5 of a Ks < 22-selected sample with highly reliable photometric redshifts and over an unprecedentedly large area. Our study is based on near-infrared observations carried out with the WIRCam instrument at CFHT over the footprint of the VIPERS spectroscopic survey and benefits from the high-quality optical photometry from the CFHTLS and ultraviolet observations with the GALEX satellite. The accuracy of our photometric redshifts is σΔz/ (1 + z) < 0.03 and 0.05 for the bright (iAB< 22.5) and faint (iAB > 22.5) samples, respectively. The galaxy stellar mass function is measured with ~760 000 galaxies down to Ks ~ 22 and over an effective area of ~22.4 deg2, the latter of which drastically reduces the statistical uncertainties (i.e. Poissonian error and cosmic variance). We point out the importance of carefully controlling the photometric calibration, whose effect becomes quickly dominant when statistical uncertainties are reduced, which will be a major issue for future cosmological surveys with EUCLID or LSST, for instance. By exploring the rest-frame (NUV−r) vs. (r−Ks) colour-colour diagram with which we separated star-forming and quiescent galaxies, (1) we find that the density of very massive log (M∗/M⊙) > 11.5 galaxies is largely dominated by quiescent galaxies and increases by a factor 2 from z ~ 1 to z ~ 0.2, which allows for additional mass assembly through dry mergers. (2) We also confirm the scenario in which star formation activity is impeded above a stellar mass log(ℳ*SF/M⊙) = 10.64±0.01. This value is found to be very stable at 0.2 <z< 1.5. (3) We discuss the existence of a main quenching channel that is followed by massive star-forming galaxies, and we finally (4) characterise another quenching mechanism that is required to explain the clear excess of low-mass quiescent galaxies that is observed at low redshift.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations106
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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