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Enregistrement W4229010954 · doi:10.3847/1538-4357/ac6fd5

The PAndAS View of the Andromeda Satellite System. III. Dwarf Galaxy Detection Limits

2022· article· en· W4229010954 sur OpenAlexaff
Amandine Doliva-Dolinsky, Nicolas F. Martin, Guillaume F. Thomas, A. M. N. Ferguson, Rodrigo Ibata, Geraint F. Lewis, Dougal Mackey, Alan W. McConnachie, Zhen Yuan

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAndromedaDwarf galaxyAstronomySatellite galaxySatelliteAndromeda GalaxyGalaxyAstrophysicsPhysicsSpiral galaxyMilky Way

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We determine the detection limits of the search for dwarf galaxies in the Pan-Andromeda Archaeological Survey (PAndAS) using the algorithm developed by the PAndAS team. The recovery fractions of artificial dwarf galaxies are, as expected, a strong function of physical size and luminosity and, to a lesser extent, distance. We show that these recovery fractions vary strongly with location in the surveyed area because of varying levels of contamination from both the Milky Way foreground stars and the stellar halo of Andromeda. We therefore provide recovery fractions that are a function of size, luminosity, and location within the survey on a scale of ∼1 × 1 deg2 (or ∼14 × 14 kpc2). Overall, the effective surface brightness for a 50% detection rate ranges between 28 and 30 mag arcsec−2. This is in line with expectations for a search that relies on photometric data that are as deep as the PAndAS survey. The derived detection limits are an essential ingredient on the path to constraining the global properties of Andromeda’s system of satellite dwarf galaxies and, more broadly, to providing constraints on dwarf galaxy formation and evolution in a cosmological context.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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