The PHANGS-MUSE survey
Notice bibliographique
Résumé
We present the PHANGS-MUSE survey, a programme that uses the MUSE integral field spectrograph at the ESO VLT to map 19 massive (9.4 < log( M ⋆ / M ⊙ )< 11.0) nearby ( D ≲ 20 Mpc) star-forming disc galaxies. The survey consists of 168 MUSE pointings (1′ by 1′ each) and a total of nearly 15 × 10 6 spectra, covering ∼1.5 × 10 6 independent spectra. PHANGS-MUSE provides the first integral field spectrograph view of star formation across different local environments (including galaxy centres, bars, and spiral arms) in external galaxies at a median resolution of 50 pc, better than the mean inter-cloud distance in the ionised interstellar medium. This ‘cloud-scale’ resolution allows detailed demographics and characterisations of H II regions and other ionised nebulae. PHANGS-MUSE further delivers a unique view on the associated gas and stellar kinematics and provides constraints on the star-formation history. The PHANGS-MUSE survey is complemented by dedicated ALMA CO(2–1) and multi-band HST observations, therefore allowing us to probe the key stages of the star-formation process from molecular clouds to H II regions and star clusters. This paper describes the scientific motivation, sample selection, observational strategy, data reduction, and analysis process of the PHANGS-MUSE survey. We present our bespoke automated data-reduction framework, which is built on the reduction recipes provided by ESO but additionally allows for mosaicking and homogenisation of the point spread function. We further present a detailed quality assessment and a brief illustration of the potential scientific applications of the large set of PHANGS-MUSE data products generated by our data analysis framework. The data cubes and analysis data products described in this paper represent the basis for the first PHANGS-MUSE public data release and are available in the ESO archive and via the Canadian Astronomy Data Centre.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».