Groups and Protocluster Candidates in the CLAUDS and HSC-SSP Joint Deep Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using the extended halo-based group finder developed by Yang et al., which is able to deal with galaxies via spectroscopic and photometric redshifts simultaneously, we construct galaxy group and candidate protocluster catalogs in a wide redshift range (0 < z < 6) from the joint CFHT Large Area U -band Deep Survey and Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program deep data set. Based on a selection of 5,607,052 galaxies with i -band magnitude m i < 26 and a sky coverage of 34.41 deg 2 , we identify a total of 2,232,134 groups, of which 402,947 groups have at least three member galaxies. We have visually checked and discussed the general properties of these richest groups at redshift z > 2.0. By checking the galaxy number distributions within a 5–7 h −1 Mpc projected separation and a redshift difference Δ z ≤ 0.1 around those richest groups at redshift z > 2, we identify lists of 761, 343, and 43 protocluster candidates in the redshift bins 2 ≤ z < 3, 3 ≤ z < 4, and z ≥ 4, respectively. In general, these catalogs of galaxy groups and protocluster candidates will provide useful environmental information in probing galaxy evolution along 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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».