Galaxy clusters in the SDSS Stripe 82 based on photometric redshifts
Notice bibliographique
Résumé
Context. The discovery of new galaxy clusters is important for two reasons. First, clusters are interesting per se, since their detailed analysis allows us to understand how galaxies form and evolve in various environments and second, they play an important part in cosmology because their number as a function of redshift gives constraints on cosmological parameters. Aims. We have searched for galaxy clusters in the Stripe 82 region of the Sloan Digital Sky Survey, and analysed various properties of the cluster galaxies. Methods. Based on a recent photometric redshift (hereafter photo-z) galaxy catalogue, we built a cluster catalogue by applying the Adami & MAzure Cluster FInder (AMACFI). Extensive tests were made to fine-tune the AMACFI parameters and make the cluster detection as reliable as possible. The same method was applied to the Millennium simulation to estimate our detection efficiency and the approximate masses of the detected clusters. Considering all the cluster galaxies (i.e. within a 1 Mpc radius of the cluster to which they belong and with a photo-z differing by less than ± 0.05 from that of the cluster), we stacked clusters in various redshift bins to derive colour–magnitude diagrams and galaxy luminosity functions (GLFs). For each galaxy brighter than Mr< − 19.0, we computed the disk and spheroid components by applying SExtractor, and by stacking clusters we determined how the disk-to-spheroid flux ratio varies with cluster redshift and mass. Results. We detected 3663 clusters in the redshift range 0.15 ≤ z ≤ 0.70, with estimated mean masses between ∼1013 and a few 1014 M⊙. We cross-matched our catalogue of candidate clusters with various catalogues extracted from optical and/or X-ray data. The percentages of redetected clusters are at most 40% because in all cases we detect relatively massive clusters, while other authors detect less massive structures. By stacking the cluster galaxies in various redshift bins, we find a clear red sequence in the (g′ − r′) versus r′ colour−magnitude diagrams, and the GLFs are typical of clusters, though with a possible contamination from field galaxies. The morphological analysis of the cluster galaxies shows that the fraction of late-type to early-type galaxies shows an increase with redshift (particularly in 9σ clusters) and a decrease with detection level, i.e. cluster mass. Conclusions. From the properties of the cluster galaxies, the majority of the candidate clusters detected here seem to be real clusters with typical cluster properties.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».