Systematically Measuring Ultra-diffuse Galaxies (SMUDGes). II. Expanded Survey Description and the Stripe 82 Catalog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present 226 large ultra-diffuse galaxy (UDG) candidates ( r e > 5.″3, μ 0, g > 24 mag arcsec −2 ) in the SDSS Stripe 82 region recovered using our improved procedure developed in anticipation of processing the entire Legacy Surveys footprint. The advancements include less constrained structural parameter fitting, expanded wavelet filtering criteria, consideration of Galactic dust, estimates of parameter uncertainties and completeness based on simulated sources, and refinements of our automated candidate classification. We have a sensitivity ∼1 mag fainter in μ 0, g than the largest published catalog of this region. Using our completeness-corrected sample, we find that (1) there is no significant decline in the number of UDG candidates as a function of μ 0, g to the limit of our survey (∼26.5 mag arcsec −2 ); (2) bluer candidates have smaller Sérsic n ; (3) most blue ( g – r < 0.45 mag) candidates have μ 0, g ≲ 25 mag arcsec −2 and will fade to populate the UDG red sequence we observe to ∼26.5 mag arcsec −2 ; (4) any red UDGs that exist significantly below our μ 0, g sensitivity limit are not descendent from blue UDGs in our sample; and (5) candidates with lower μ 0, g tend to smaller n . We anticipate that the final SMUDGes sample will contain ∼30 × as many candidates.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».