The Outer Stellar Mass of Massive Galaxies: A SimpleTracer of Halo Mass with Scatter Comparable to Richness and Reduced Projection Effects
Notice bibliographique
Résumé
These are the data for reproducing the results of the publication titled "The Outer Stellar Mass of Massive Galaxies: A Simple Tracer of Halo Mass with Scatter Comparable to Richness and Reduced Projection Effects" by Song Huang et al. Please see the Python scripts and Jupyter notebooks provided in the jianbing repo for examples about how to use these data files. And please contact dr.guangtou@gmail.com if you have any questions about these data. ------------------------------------------------------------------------------------------------- Here is a brief description of all the files: Data from N-body simulation: mdpl2_halos_0.7333_reduced_logmvir_13.npy Basic information about the dark matter halos from MDPL2 simulation For scale factor = 0.7333 (or z~0.4). Only for halos with logMvir > 13.0. mdpl2_particles_0.7333_72m.npy Particle catalog of the a=0.7333 snapshot from MDPL2 This is a down-sampled version with 72 million particles. topn_theory_demo.pkl These are the data used to create the theoretical demo of the TopN test. It is used for making the figures in this notebook. Catalogs of Galaxies or Galaxy Clusters: camira_s16a_cluster_use_bsm.fits The HSC S16A CAMIRA cluster catalog. redmapper_hsc_s16a_cluster_bsm.fits The HSC S16A redMaPPer cluster catalog. redmapper_sdss_cluster_bsm.fits The SDSS DR8 redMaPPer clusters in the HSC S16A footprint. s16a_massive_logm_11.2.fits 0.2 Galaxy-Galaxy Lensing Data: s16a_weak_lensing_medium.hdf5 A compilation of the weak lensing data to calculate the DeltaSigma profiles. This includes the weak lensing source catalog, photometric redshift calibration file, and the random catalog. "medium" here means we applied the medium criteria for selecting source galaxies. Please refer to Speagle et al. (2019) for the exact meaning of these criteria. We also have a "basic" and "strict" version. Please send your request if you need them. topn_public_s16a_medium_precompute.hdf5 A compilation of pre-computed lensing profiles for each individual object in a different galaxy or cluster samples for the TopN test. These are the data used to create the stacked DeltaSigma profiles. We also provide the "strict" and the "basic" versions if you want to test the robustness of the TopN tests against the different selections of source galaxies in weak lensing measurements. You just need these files to generate the stacked DeltaSigma profiles.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,023 |
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 ».