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Enregistrement W3128223063 · doi:10.3847/1538-4365/acfaa2

Siena Galaxy Atlas 2020

2023· article· en· W3128223063 sur OpenAlexaff
John Moustakas, Dustin Lang, Adam D. Myers, Edward F. Schlafly

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyHigh Energy PhysicsOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésAtlas (anatomy)AstronomyGeologyPhysicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the 2020 version of the Siena Galaxy Atlas (SGA-2020), a multiwavelength optical and infrared imaging atlas of 383,620 nearby galaxies. The SGA-2020 uses optical grz imaging over ≈20,000 deg 2 from the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) Legacy Imaging Surveys Data Release 9 and infrared imaging in four bands (spanning 3.4–22 μ m) from the 6 year unWISE coadds; it is more than 95% complete for galaxies larger than R (26) ≈ 25″ and r < 18 measured at the 26 mag arcsec −2 isophote in the r band. The atlas delivers precise coordinates, multiwavelength mosaics, azimuthally averaged optical surface-brightness profiles, model images and photometry, and additional ancillary metadata for the full sample. Coupled with existing and forthcoming optical spectroscopy from the DESI, the SGA-2020 will facilitate new detailed studies of the star formation and mass assembly histories of nearby galaxies; enable precise measurements of the local velocity field via the Tully–Fisher and fundamental plane relations; serve as a reference sample of lasting legacy value for time-domain and multimessenger astronomical events; and more.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,503

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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