SDSS-IV MaNGA: pyPipe3D Analysis Release for 10,000 Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present here the analysis performed using the pyPipe3D pipeline for the final MaNGA data set included in the Sloan Digital Sky Survey data release 17. This data set comprises more than 10,000 individual data cubes, being the integral field spectroscopic (IFS) galaxy survey with the largest number of galaxies. pyPipe3D processes the IFS data cubes to extract spatially resolved spectroscopic properties of both the stellar population and the ionized gas emission lines. A brief summary of the properties of the sample and the characteristics of the analyzed data are included. The article provides details of: (i) the analysis performed; (ii) a description of the pipeline; (iii) the adopted stellar population library; (iv) the morphological and photometric analysis; (v) the adopted data model for the spatially resolved properties derived; and (vi) the individual integrated and characteristic galaxy properties included in the final catalog. Comparisons with the results from a previous version of the pipeline for earlier data releases and from other tools using this data set are included. A practical example of how to use the full data set and the final catalog illustrates how to handle the delivered product. Our full analysis can be accessed and downloaded from our web page.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,105 |
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 ».