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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 < z < 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 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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,015

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 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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