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Enregistrement W3118561803 · doi:10.3847/1538-4365/ac1fe5

The PHANGS-HST Survey: Physics at High Angular Resolution in Nearby Galaxies with the Hubble Space Telescope

2022· article· en· W3118561803 sur OpenAlexafffund
Janice Lee, Bradley C. Whitmore, David A. Thilker, Sinan Deger, Kirsten L. Larson, Leonardo Úbeda, Gagandeep S. Anand, M. Boquien, Rupali Chandar, Daniel A. Dale, Éric Emsellem, Adam K. Leroy, Erik Rosolowsky, Eva Schinnerer, Judy Schmidt, James Lilly, J. Turner, Schuyler D. Van Dyk, R. L. White, Ashley T. Barnes, Francesco Belfiore, Frank Bigiel, Guillermo A. Blanc, Yixian Cao, Mélanie Chevance, Enrico Congiu, Oleg V. Egorov, Simon C. O. Glover, Kathryn Grasha, Brent Groves, Jonathan D. Henshaw, Annie Hughes, Ralf S. Klessen, Eric W. Koch, Kathryn Kreckel, J. M. Diederik Kruijssen, Daizhong Liu, Laura A. Lopez, Ness Mayker, Sharon E. Meidt, E. J. Murphy, Hsi-An Pan, J. Pety, Miguel Querejeta, Alessandro Razza, Toshiki Saito, P. Sánchez–Blázquez, Francesco Santoro, Amy Sardone, Fabian Scheuermann, Andreas Schruba, Jiayi Sun, A. Usero, Elizabeth J. Watkins, Thomas G. Williams

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionJet Propulsion LaboratoryDeutsche ForschungsgemeinschaftSpace Telescope Science InstituteKeck Institute for Space StudiesCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstronomyAstrophysicsGalaxyStar clusterStar formationSpiral galaxyAdvanced Camera for Surveys

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The PHANGS program is building the first data set to enable the multiphase, multiscale study of star formation across the nearby spiral galaxy population. This effort is enabled by large survey programs with the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA), MUSE on the Very Large Telescope, and the Hubble Space Telescope (HST), with which we have obtained CO(2–1) imaging, optical spectroscopic mapping, and high-resolution UV–optical imaging, respectively. Here, we present PHANGS-HST, which has obtained NUV– U – B – V – I imaging of the disks of 38 spiral galaxies at distances of 4–23 Mpc, and parallel V - and I -band imaging of their halos, to provide a census of tens of thousands of compact star clusters and multiscale stellar associations. The combination of HST, ALMA, and VLT/MUSE observations will yield an unprecedented joint catalog of the observed and physical properties of ∼100,000 star clusters, associations, H ii regions, and molecular clouds. With these basic units of star formation, PHANGS will systematically chart the evolutionary cycling between gas and stars across a diversity of galactic environments found in nearby galaxies. We discuss the design of the PHANGS-HST survey and provide an overview of the HST data processing pipeline and first results. We highlight new methods for selecting star cluster candidates, morphological classification of candidates with convolutional neural networks, and identification of stellar associations over a range of physical scales with a watershed algorithm. We describe the cross-observatory imaging, catalogs, and software products to be released. The PHANGS high-level science products will seed a broad range of investigations, in particular, the study of embedded stellar populations and dust with the James Webb Space Telescope, for which a PHANGS Cycle 1 Treasury program to obtain eight-band 2–21 μ m imaging has been approved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations126
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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