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Enregistrement W4226484856 · doi:10.3847/1538-4365/ac6c03

The COS Legacy Archive Spectroscopy Survey (CLASSY) Treasury Atlas*

2022· article· en· W4226484856 sur OpenAlexfundno aff
Danielle A. Berg, Bethan L. James, Meaghan McDonald, Zuyi Chen, John Chisholm, Timothy M. Heckman, Crystal L. Martin, Dan P. Stark, Alessandra Aloisi, R. Amorín, Matthew Bayliss, Rongmon Bordoloi, J. Brinchmann, S. Charlot, Jacopo Chevallard, Ilyse Clark, Dawn K. Erb, A. Feltre, Max Grönke, Matthew Hayes, Alaina Henry, Svea Hernández, Anne E. Jaskot, Tucker Jones, Lisa J. Kewley, Nimisha Kumari, Claus Leitherer, Mario Llerena, Michael V. Maseda, Matilde Mingozzi, Themiya Nanayakkara, Masami Ouchi, Adèle Plat, Richard W. Pogge, Swara Ravindranath, Jane R. Rigby, Ryan L. Sanders, Claudia Scarlata, Peter Senchyna, Evan D. Skillman, Charles C. Steidel, Allison L. Strom, Yuma Sugahara, Stephen M. Wilkins, Aida Wofford, Xinfeng Xu

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratorySpace Telescope Science InstituteEuropean Southern ObservatoryYork UniversityIstituto Nazionale di AstrofisicaSmithsonian Astrophysical ObservatoryArizona Board of RegentsLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityUniversity of MinnesotaNational Science FoundationHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergySmithsonian Institution
Mots-clésAtlas (anatomy)TreasurySpectroscopyGeologyGeographyPhysicsArchaeologyAstronomyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Far-ultraviolet (FUV; ∼1200–2000 Å) spectra are fundamental to our understanding of star-forming galaxies, providing a unique window on massive stellar populations, chemical evolution, feedback processes, and reionization. The launch of the James Webb Space Telescope will soon usher in a new era, pushing the UV spectroscopic frontier to higher redshifts than ever before; however, its success hinges on a comprehensive understanding of the massive star populations and gas conditions that power the observed UV spectral features. This requires a level of detail that is only possible with a combination of ample wavelength coverage, signal-to-noise, spectral-resolution, and sample diversity that has not yet been achieved by any FUV spectral database. We present the Cosmic Origins Spectrograph Legacy Spectroscopic Survey (CLASSY) treasury and its first high-level science product, the CLASSY atlas. CLASSY builds on the Hubble Space Telescope (HST) archive to construct the first high-quality (S/N 1500 Å ≳ 5/resel), high-resolution ( R ∼ 15,000) FUV spectral database of 45 nearby (0.002 < z < 0.182) star-forming galaxies. The CLASSY atlas, available to the public via the CLASSY website, is the result of optimally extracting and coadding 170 archival+new spectra from 312 orbits of HST observations. The CLASSY sample covers a broad range of properties including stellar mass (6.2 < log M ⋆ ( M ⊙ ) < 10.1), star formation rate (−2.0 < log SFR ( M ⊙ yr −1 ) < +1.6), direct gas-phase metallicity (7.0 < 12+log(O/H) < 8.8), ionization (0.5 < O 32 < 38.0), reddening (0.02 < E ( B − V ) < 0.67), and nebular density (10 < n e (cm −3 ) < 1120). CLASSY is biased to UV-bright star-forming galaxies, resulting in a sample that is consistent with the z ∼ 0 mass–metallicity relationship, but is offset to higher star formation rates by roughly 2 dex, similar to z ≳ 2 galaxies. This unique set of properties makes the CLASSY atlas the benchmark training set for star-forming galaxies across cosmic time.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations106
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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