Planetary nebula luminosity function distances for 19 galaxies observed by PHANGS–MUSE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We provide new planetary nebula luminosity function (pnlf) distances to 19 nearby spiral galaxies that were observed with VLT/MUSE by the PHANGS collaboration. Emission line ratios are used to separate planetary nebulae (pne) from other bright $[\mathrm{O}\, {\small III}]$ emitting sources like compact supernovae remnants (snrs) or H ii regions. While many studies have used narrowband imaging for this purpose, the detailed spectral line information provided by integral field unit (ifu) spectroscopy grants a more robust way of categorizing different $[\mathrm{O}\, {\small III}]$ emitters. We investigate the effects of snr contamination on the pnlf and find that we would fail to classify all objects correctly, when limited to the same data narrowband imaging provides. However, the few misclassified objects usually do not fall on the bright end of the luminosity function, and only in three cases does the distance change by more than 1σ. We find generally good agreement with literature values from other methods. Using metallicity constraints that have also been derived from the same ifu data, we revisit the pnlf zero-point calibration. Over a range of 8.34 < 12 + log (O/H) < 8.59, our sample is consistent with a constant zero-point and yields a value of $M^{*} = -4.542^{+0.103}_{-0.059}\, \mathrm{mag}$, within 1σ of other literature values. MUSE pushes the limits of pnlf studies and makes galaxies beyond ${20}{\, \mathrm{Mpc}}$ accessible for this kind of analysis. This approach to the pnlf shows great promise for leveraging existing archival ifu data on nearby galaxies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».