The SAMI Galaxy Survey: the cluster redshift survey, target selection and cluster properties
Notice bibliographique
Résumé
We describe the selection of galaxies targeted in eight low redshift clusters (APMCC0917, A168, A4038, EDCC442, A3880, A2399, A119 and A85; $0.029 < z < 0.058$) as part of the Sydney-AAO Multi-Object integral field Spectrograph Galaxy Survey (SAMI-GS). We have conducted a redshift survey of these clusters using the AAOmega multi-object spectrograph on the 3.9m Anglo-Australian Telescope. The redshift survey is used to determine cluster membership and to characterise the dynamical properties of the clusters. In combination with existing data, the survey resulted in 21,257 reliable redshift measurements and 2899 confirmed cluster member galaxies. Our redshift catalogue has a high spectroscopic completeness ($\sim 94\%$) for $r_{\rm petro} \leq 19.4$ and clustercentric distances $R< 2\rm{R}_{200}$. We use the confirmed cluster member positions and redshifts to determine cluster velocity dispersion, $\rm{R}_{200}$, virial and caustic masses, as well as cluster structure. The clusters have virial masses $14.25 \leq {\rm log }({\rm M}_{200}/\rm{M}_{\odot}) \leq 15.19$. The cluster sample exhibits a range of dynamical states, from relatively relaxed-appearing systems, to clusters with strong indications of merger-related substructure. Aperture- and PSF-matched photometry are derived from SDSS and VST/ATLAS imaging and used to estimate stellar masses. These estimates, in combination with the redshifts, are used to define the input target catalogue for the cluster portion of the SAMI-GS. The primary SAMI-GS cluster targets have $R< \rm{R}_{200}$, velocities $|v_{\rm pec}| < 3.5\sigma_{200}$ and stellar masses $9.5 \leq {\rm log(M}^*_{approx}/\rm{M}_{\odot}) \leq 12$. Finally, we give an update on the SAMI-GS progress for the cluster regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».