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Enregistrement W3212473129 · doi:10.1093/mnras/stac2121

Reaching for the Edge I: probing the outskirts of massive galaxies with HSC, DECaLS, SDSS, and Dragonfly

2022· article· en· W3212473129 sur OpenAlexafffund
Jiaxuan Li, Song Huang, Alexie Leauthaud, John Moustakas, Shany Danieli, Jenny E. Greene, Roberto Abraham, Felipe Ardila, Erin Kado-Fong, Deborah Lokhorst, Robert H. Lupton, P. A. Price

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryArgonne National LaboratoryU.S. Naval ObservatoryHigh Energy PhysicsDivision of Astronomical SciencesJapan Science and Technology AgencyScience and Technology Facilities CouncilLawrence Berkeley National LaboratoryJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceHigh Energy Accelerator Research OrganizationNational Astronomical Observatory of JapanU.S. Department of EnergyFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyChina Scholarship CouncilMax-Planck-GesellschaftChinese Academy of SciencesDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of EdinburghSpace Telescope Science InstituteUniversity of SussexUniversity of NottinghamEidgenössische Technische Hochschule ZürichNational Centre for Supercomputing ApplicationsNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthUniversität BaselUniversity of CambridgeUniversity of PittsburghUniversity of PennsylvaniaDavid and Lucile Packard FoundationSLAC National Accelerator LaboratoryDrexel UniversityConsejo Superior de Investigaciones CientíficasUniversity of ChicagoTexas A and M UniversityHigher Education Funding Council for EnglandUniversity of TokyoUniversity of ArizonaUniversity of WashingtonPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityUniversity of MichiganNational Science FoundationCase Western Reserve UniversityHuntington Society of CanadaAmerican Museum of Natural HistoryFinanciadora de Estudos e ProjetosStanford UniversityUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignFoundation for Ichthyosis and Related Skin TypesJapan Society for the Promotion of Science LondonInstitute for Advanced StudyUniversity of California, Santa CruzUniversity College LondonNational Aeronautics and Space AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaOhio State UniversityMinistry of FinanceCalifornia Institute of Technology
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsDragonflyAstronomyOdonata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The outer light (stellar haloes) of massive galaxies has recently emerged as a possible low scatter tracer of dark matter halo mass. To test the robustness of outer light measurements across different data sets, we compare the 1D azimuthally averaged surface brightness profiles of massive galaxies using four independent data sets: the Hyper Suprime-Cam survey (HSC), the Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), and the Dragonfly Wide Field Survey (Dragonfly). We test the sky subtraction and proposed corrections for HSC and DECaLS. For galaxies at z < 0.05, Dragonfly has the best control of systematics, reaching surface brightness levels of μr ≈ 30 mag arcsec−2. At 0.19 < z < 0.50, HSC can reliably recover individual surface brightness profiles to μr ≈ 28.5 mag arcsec−2 (R = 100–150 kpc in semimajor axis). In a statistical sense, DECaLS agrees with HSC to R > 200 kpc. DECaLS and HSC measurements of the stellar mass contained within 100 kpc agree within 0.05 dex. Finally, we use weak lensing to show that measurements of outer light with DECaLS at 0.19 < z < 0.50 show a similar promise as HSC as a low scatter proxy of halo mass. The tests and results from this paper represent an important step forward for accurate measurements of the outer light of massive galaxies and demonstrate that outer light measurements from DECam imaging will be a promising method for finding galaxy clusters.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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