A hierarchical clustering method for quantifying satellite abundance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a new method for quantifying the abundance of satellites around field galaxies and in groups. The method is designed to work with samples such as photometric redshift catalogues, that do not have full spectroscopic coverage, but for which some redshift or distance information is available. It consists of identifying the galaxies most likely to be centrals, and using the clustering signal around them as a template to iteratively decompose the full population into satellite and central populations. Thus, it is similar to performing crowded-field photometry by using isolated stars to determine the point spread function of the image. The method does not identify individual satellites or centrals conclusively, but assigns a probability to each galaxy of being one or the other. Averaged over a large sample, it provides a statistical estimate of satellite abundance, even in crowded fields with large redshift uncertainties. We test the method using data from the COSMOS field, which includes a large set of local objects with accurate photometric redshifts. We measure satellite abundance as a function of central stellar or halo mass, as well as the satellite luminosity function, and find results consistent with previous studies, but extending over a broader range of central masses. We also consider a number of possible systematic uncertainties in the method, and show that they are generally smaller than our random errors. Having presented the method in this paper, we will use it to study the properties of the satellite populations in a forthcoming one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».