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Enregistrement W4298377342 · doi:10.1051/0004-6361/200811042

CARS: the CFHTLS-Archive-Research Survey

2009· article· en· W4298377342 sur OpenAlexafffundabout
H. Hildebrandt, Jasmin Pielorz, T. Erben, Ludovic Van Waerbeke, P. Šimon, P. Capak

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsches Elektronen-SynchrotronNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Bildung und ForschungSmithsonian Astrophysical ObservatoryDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésHaloRedshiftAstrophysicsPhysicsGalaxyLuminosityRedshift surveyGalaxy formation and evolutionTelescopeLuminosity functionCorrelation function (quantum field theory)Astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We measure the clustering properties for a large samples of u- (), g- (), and r- () dropouts from the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS) Deep fields.Methods. Photometric redshift distributions along with simulations allow us to de-project the angular correlation measurements and estimate physical quantities such as the correlation length, halo mass, galaxy bias, and halo occupation as a function of UV luminosity.Results. For the first time we detect a significant one-halo term in the correlation function at . The comoving correlation lengths and halo masses of LBGs are found to decrease with decreasing rest-frame UV-luminosity. No significant redshift evolution is found in either quantity. The typical halo mass hosting an LBG is and the halos are typically occupied by less than one galaxy. Clustering segregation with UV luminosity is clearly observed in the dropout samples, however redshift evolution cannot clearly be disentangled from systematic uncertainties introduced by the redshift distributions. We study a range of possible redshift distributions to illustrate the effect of this choice. Spectroscopy of representative subsamples is required to make high-accuracy absolute measurements of high-z halo masses.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,032

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations174
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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