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Enregistrement W4283447066 · doi:10.1051/0004-6361/202243604

<i>Euclid</i>preparation

2022· article· en· W4283447066 sur OpenAlexaff
R. P. Saglia, Sergio De Nicola, Maximilian Fabricius, V. Guglielmo, J. Snigula, Raphael Zöller, R. Bender, J. Heidt, Daniel Masters, Daniel Stern, S Paltani, A. Amara, N. Auricchio, Marco Baldi, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, M. Castellano, S. Cavuoti, R. Clédassou, G. Congedo, Christopher J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, L. Corcione, F. Courbin, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, M. Douspis, F. Dubath, C. A. J. Duncan, X. Dupac, S. Dusini, S. Farrens, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, B. Garilli, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, A. Grazian, F. Grupp, S. V. H. Haugan, Henk Hoekstra, W. A. Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, K. Jahnkę, M. Kümmel, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, R. Laureijs, S. Ligori, P. B. Lilje, I. Lloro, E. Maiorano, O. Marggraf, K. Markovič, F. Marulli, R. Massey, H. J. McCracken, M. Melchior, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, S.-M Niemi, F. Pasian, K. Pedersen, Will J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, M. Poncet, L.A Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, Jason Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, E. Rossetti, D. Sapone, B Sartoris, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stančo, P. Tallada-Crespí, D. Tavagnacco, A. N. Taylor, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L. Valenziano, T. Vassallo, Yun Wang, A. Zacchei, G. Zamorani, J. Zoubian, S. Andreon, S. Bardelli, J. Graciá‐Carpio, D. Maino, N. Mauri, A. Tramacere, E. Zucca, Alejandro Álvarez Ayllón, C. Baccigalupi, A. Balaguera-Antolínez, M. Ballardini, A. Biviano, M. Bolzonella, E. Bozzo, C. Burigana, R. Cabanac, A. Cappi, C. S. Carvalho, Santiago Casas, G. Castignani, Asantha Cooray, J. Coupon, H. M. Courtois, S. Davini, G. Desprez, H. Dole, J. A. Escartin, S. Escoffier, M. Farina, S. Fotopoulou, K. Ganga, J. García-Bellido, Koshy George, F. Giacomini, G. Gozaliasl, H. Hildebrandt, I. Hook, O. Ilbert, V. Kansal, A. Kashlinsky, E. Keihänen, A. Loureiro, J. F. Macías–Pérez, M. Magliocchetti, G Mainetti, M. Martinelli, N. Martinet, R. B. Metcalf, G. Morgante, S. Nadathur, Achille Nucita, L. Patrizii, V. Popa, C. Porciani, D. Potter, Alkistis Pourtsidou, P. Reimberg, Ariel G. Sánchez, Z. Sakr, M. Schirmer, E. Sefusatti, M. Sereno, Joachim Stadel, Romain Teyssier, C Valieri, J. Väliviita, A. Veropalumbo, Matteo Viel

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNational Astronomical Observatory of JapanNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăMinisterio de Ciencia e InnovaciónNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyEuropean Space AgencyAgenzia Spaziale ItalianaJet Propulsion LaboratoryStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsRedshiftAstrophysicsGalaxyCosmologyWeak gravitational lensingCalibrationRedshift surveyPhotometric redshiftAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Complete Calibration of the Color–Redshift Relation survey (C3R2) is a spectroscopic program designed to empirically calibrate the galaxy color–redshift relation to the Euclid depth ( I E = 24.5), a key ingredient for the success of Stage IV dark energy projects based on weak lensing cosmology. A spectroscopic calibration sample that is as representative as possible of the galaxies in the Euclid weak lensing sample is being collected, selecting galaxies from a self-organizing map (SOM) representation of the galaxy color space. Here, we present the results of a near-infrared H - and K -band spectroscopic campaign carried out using the LUCI instruments at the LBT. For a total of 251 galaxies, we present new highly reliable redshifts in the 1.3 ≤ z ≤ 1.7 and 2 ≤ z ≤ 2.7 ranges. The newly-determined redshifts populate 49 SOM cells that previously contained no spectroscopic measurements and almost twice the occupation numbers of an additional 153 SOM cells. A final optical ground-based observational effort is needed to calibrate the missing cells, in particular in the redshift range 1.7 ≤ z ≤ 2.7, which lack spectroscopic calibration. In the end, Euclid itself will deliver telluric-free near-IR spectra that can complete the calibration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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