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Enregistrement W3207258816 · doi:10.3847/1538-4365/ac1356

The Large Early Galaxy Astrophysics Census (LEGA-C) Data Release 3: 3000 High-quality Spectra of K <sub> s </sub>-selected Galaxies at z &gt; 0.6

2021· article· en· W3207258816 sur OpenAlexaff
Arjen van der Wel, Rachel Bezanson, Francesco D’Eugenio, Caroline M. S. Straatman, Marijn Franx, Josha van Houdt, Michael V. Maseda, Anna Gallazzi, Po-Feng Wu, Camilla Pacifici, Ivana Barišić, Gabriel Brammer, J. C. Muñoz-Mateos, Sarah Vervalcke, S. Zibetti, David Sobral, Anna de Graaff, João Calhau, Yasha Kaushal, Adam Muzzin, Eric F. Bell, Pieter van Dokkum

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésGalaxyAstrophysicsPhysicsSpectral lineCensusAstronomyPopulationSociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the third and final data release of the Large Early Galaxy Astrophysics Census (LEGA-C), an ESO/Very Large Telescope public spectroscopic survey targeting 0.6 &lt; z &lt; 1.0, K s -selected galaxies. The data release contains 3528 spectra with measured stellar velocity dispersions and stellar population properties, a 25-fold increase in sample size compared to previous work. This K s -selected sample probes the galaxy population down to ∼0.3 L *, for all colors and morphological types. Along with the spectra, we publish a value-added catalog with stellar and ionized gas velocity dispersions, stellar absorption line indices, emission-line fluxes, and equivalent widths, complemented with structural parameters measured from Hubble Space Telescope Advanced Camera for Surveys imaging. With its combination of high precision and large sample size, LEGA-C provides a new benchmark for galaxy evolution studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations94
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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