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Enregistrement W3214963737 · doi:10.3847/1538-4357/ac341c

Diagnosing DASH: A Catalog of Structural Properties for the COSMOS-DASH Survey

2022· article· en· W3214963737 sur OpenAlexaff
Sam E. Cutler, Katherine E. Whitaker, Lamiya Mowla, Gabriel Brammer, Arjen van der Wel, Danilo Marchesini, Pieter van Dokkum, Ivelina Momcheva, Mimi Song, Mohammad Akhshik, Erica J. Nelson, Rachel Bezanson, Marijn Franx, Mariska Kriek, Daniel Lange-Vagle, Joel Leja, John MacKenty, Adam Muzzin, Heath Shipley

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDanmarks GrundforskningsfondNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyNuclear Safety and Security CommissionNational Research FoundationAlfred P. Sloan FoundationSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsGalaxyAlgorithmAstrophysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the H 160 morphological catalogs for the COSMOS-DASH survey, the largest area near-IR survey using HST-WFC3 to date. Utilizing the “Drift And SHift” observing technique for HST-WFC3 imaging, the COSMOS-DASH survey imaged approximately 0.5 deg2 of the UltraVISTA deep stripes (0.7 deg2, when combined with archival data). Global structural parameters are measured for 51,586 galaxies within COSMOS-DASH using GALFIT (excluding the CANDELS area) with detection using a deep multi-band HST image. We recover consistent results with those from the deeper 3D-HST morphological catalogs, finding that, in general, sizes and Sérsic indices of typical galaxies are accurate to limiting magnitudes of H 160 < 23 and H 160 < 22 ABmag, respectively. In size-mass parameter space, galaxies in COSMOS-DASH demonstrate robust morphological measurements out to z ∼ 2 and down to log ( M ⋆ / M ⊙ ) ∼ 9 . With the advantage of the larger area of COSMOS-DASH, we measure a flattening of the quiescent size-mass relation below log ( M ⋆ / M ⊙ ) ∼ 10.5 that persists out to z ∼ 2. We show that environment is not the primary driver of this flattening, at least out to z = 1.2, whereas internal physical processes may instead govern the structural evolution.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,011

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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