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Enregistrement W3198935758 · doi:10.1051/0004-6361/202142224

<i>Euclid</i>: Constraining ensemble photometric redshift distributions with stacked spectroscopy

2022· article· en· W3198935758 sur OpenAlexaff
M. S. Cagliari, B. R. Granett, L. Guzzo, M. Bolzonella, L. Pozzetti, I. Tutusaus, S. Camera, A. Amara, N. Auricchio, R. Bender, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, F. J. Castander, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, R. Clédassou, G. Congedo, Christopher J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, L. Corcione, M. Cropper, H. Degaudenzi, M. Douspis, F. Dubath, S. Dusini, A. Ealet, S. Ferriol, N. Fourmanoit, M. Frailis, E. Franceschi, P. Franzetti, B. Garilli, C. Giocoli, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, Henk Hoekstra, W. A. Holmes, F. Hormuth, P. Hudelot, K. Jahnkę, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, T. Kitching, M Kümmel, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, S. Ligori, P. B. Lilje, I. Lloro, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovič, R. Massey, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, S. M. Niemi, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, Will J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, M. Poncet, L. Popa, F. Raison, R. Rébolo, Jason Rhodes, Hans‐Walter Rix, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. P. Saglia, R. Scaramella, Peter Schneider, M. Scodeggio, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, D. Tavagnacco, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, E. A. Valentijn, L. Valenziano, Yun Wang, N. Welikala, J. Weller, G. Zamorani, J. Zoubian, Marco Baldi, R. Farinelli, E. Medinaceli, S. Mei, G. Polenta, E. Romelli, T. Vassallo, A. Humphrey

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasNational Astronomical Observatory of JapanNorsk RomsenterInstitut de Física d'Altes EnergiesSpanish National Plan for Scientific and Technical Research and InnovationStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationFundação para a Ciência e a TecnologiaAcademy of FinlandAgenția Spațială RomânăScience and Technology Facilities CouncilAgenzia Spaziale ItalianaEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsPhotometric redshiftRedshiftAstrophysicsGalaxyPhotometry (optics)SkyAstronomyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The ESA Euclid mission will produce photometric galaxy samples over 15 000 square degrees of the sky that will be rich for clustering and weak lensing statistics. The accuracy of the cosmological constraints derived from these measurements will depend on the knowledge of the underlying redshift distributions based on photometric redshift calibrations. Aims. A new approach is proposed to use the stacked spectra from Euclid slitless spectroscopy to augment broad-band photometric information to constrain the redshift distribution with spectral energy distribution fitting. The high spectral resolution available in the stacked spectra complements the photometry and helps to break the colour-redshift degeneracy and constrain the redshift distribution of galaxy samples. Methods. We modelled the stacked spectra as a linear mixture of spectral templates. The mixture may be inverted to infer the underlying redshift distribution using constrained regression algorithms. We demonstrate the method on simulated Vera C. Rubin Observatory and Euclid mock survey data sets based on the Euclid Flagship mock galaxy catalogue. We assess the accuracy of the reconstruction by considering the inference of the baryon acoustic scale from angular two-point correlation function measurements. Results. We selected mock photometric galaxy samples at redshift z > 1 using the self-organising map algorithm. Considering the idealised case without dust attenuation, we find that the redshift distributions of these samples can be recovered with 0.5% accuracy on the baryon acoustic scale. The estimates are not significantly degraded by the spectroscopic measurement noise due to the large sample size. However, the error degrades to 2% when the dust attenuation model is left free. We find that the colour degeneracies introduced by attenuation limit the accuracy considering the wavelength coverage of Euclid near-infrared spectroscopy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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