J-PLUS: Detecting and studying extragalactic globular clusters
Notice bibliographique
Résumé
Context. Extragalactic globular clusters (GCs) are key objects in studies of galactic histories. The advent of wide-field surveys, such as the Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS), offers new possibilities for the study of these systems. Aims. We performed the first study of GCs in J-PLUS to recover information on the history of NGC 1023, taking advantage of wide-field images and 12 filters. Methods. We developed the semiautomatic pipeline GCFinder for detecting GC candidates in J-PLUS images, which can also be adapted to similar surveys. We studied the stellar population properties of a sub-sample of GC candidates using spectral energy distribution (SED) fitting. Results. We found 523 GC candidates in NGC 1023, about 300 of which are new. We identified subpopulations of GC candidates, where age and metallicity distributions have multiple peaks. By comparing our results with the simulations, we report a possible broad age-metallicity relation, supporting the notion that NGC 1023 has experienced accretion events in the past. With a dominating age peak at 1010 yr, we report a correlation between masses and ages that suggests that massive GC candidates are more likely to survive the turbulent history of the host galaxy. Modeling the light of NGC 1023, we find two spiral-like arms and detect a displacement of the galaxy’s photometric center with respect to the outer isophotes and center of GC distribution (~700pc and ~1600pc, respectively), which could be the result of ongoing interactions between NGC 1023 and NGC 1023A. Conclusions. By studying the GC system of NGC 1023 with J-PLUS, we showcase the power of multi-band surveys for these kinds of studies and we find evidence to support the complex accretion history of the host galaxy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».