Beyond UVJ: Color Selection of Galaxies in the JWST Era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a new rest-frame color–color selection method using synthetic u s − g s and g s − i s , ( ugi ) s colors to identify star-forming and quiescent galaxies. Our method is similar to the widely used U − V versus V − J ( UVJ ) diagram. However, UVJ suffers known systematics. Spectroscopic campaigns have shown that UVJ -selected quiescent samples at z ≳ 3 include ∼10%–30% contamination from galaxies with dust-obscured star formation and strong emission lines. Moreover, at z > 3, UVJ colors are extrapolated because the rest-frame band shifts beyond the coverage of the deepest bandpasses at <5 μ m (typically Spitzer/IRAC 4.5 μ m or future JWST/NIRCam observations). We demonstrate that ( ugi ) s offers improvements to UVJ at z > 3, and can be applied to galaxies in the JWST era. We apply ( ugi ) s selection to galaxies at 0.5 < z < 6 from the (observed) 3D-HST and UltraVISTA catalogs, and to the (simulated) JAGUAR catalogs. We show that extrapolation can affect ( V − J ) 0 color by up to 1 mag, but changes ( g s − i s ) 0 color by ≤0.2 mag, even at z ≃ 6. While ( ugi ) s -selected quiescent samples are comparable to UVJ in completeness (both achieve ∼85%–90% at z = 3–3.5), ( ugi ) s reduces contamination in quiescent samples by nearly a factor of 2, from ≃35% to ≃17% at z = 3, and from ≃60% to ≃33% at z = 6. This leads to improvements in the true-to-false-positive ratio (TP/FP), where we find TP/FP ≳2.2 for ( ugi ) s at z ≃ 3.5 − 6, compared to TP/FP < 1 for UVJ -selected samples. This indicates that contaminants will outnumber true quiescent galaxies in UVJ at these redshifts, while ( ugi ) s will provide higher-fidelity samples.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».