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Enregistrement W3113192714 · doi:10.1093/mnras/staa3549

Photometric redshifts in the North Ecliptic Pole Wide field based on a deep optical survey with Hyper Suprime-Cam

2020· article· en· W3113192714 sur OpenAlexaboutno aff
Simon C-C Ho, Tomotsugu Goto, Nagisa Oi, Seong Jin Kim, Matthew A. Malkan, A. Pollo, T. Hashimoto, Yoshiki Toba, Helen K. Kim, Ho Seong Hwang, Hyunjin Shim, Ting-Chi Huang, Eunbin Kim, Ting-Wen Wang, D. Santos, Hideo Matsuhara

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum NaukiEuropean Space Agency
Mots-clésPhysicsEclipticRedshiftPhotometric redshiftAstronomyHubble Deep FieldAstrophysicsGalaxyMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The AKARI space infrared telescope has performed near-infrared to mid-infrared (MIR) observations on the North Ecliptic Pole Wide (NEPW) field (5.4 deg2) for about 1 yr. AKARI took advantage of its continuous nine photometric bands, compared with NASA's Spitzer and Wide-field Infrared Survey Explorer(WISE) space telescopes, which had only four filters with a wide gap in the MIR. The AKARI NEPW field lacked deep and homogeneous optical data, limiting the use of nearly half of the IR sources for extragalactic studies, because of the absence of photometric redshift (photo-z). To remedy this, we have recently obtained deep optical imaging over the NEPW field with five bands (g, r, i, z and Y) of the Hyper Suprime-Camera (HSC) on the Subaru 8-m telescope. We optically identify AKARI-IR sources along with supplementary Spitzer and WISE data as well as pre-existing optical data. In this work, we derive new photo-z using a χ2 template-fitting method code, PHotometric Analysis for Redshift Estimate (Le Phare) and reliable photometry from 26 selected filters including HSC, AKARI, Canada–France–Hawaii Telescope, Maidanak, Kitt Peak National Observatory, Spitzer and WISE data. We take 2026 spectroscopic redshifts (spec-z) from all available spectroscopic surveys over the NEPW field to calibrate and assess the accuracy of the photo-z. At z < 1.5, we achieve a weighted photo-z dispersion of σΔz/(1+z) = 0.053 with η = 11.3 per cent catastrophic errors.

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)0,001
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0010,001

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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