The VIMOS-VLT Deep Survey
Notice bibliographique
Résumé
We measure the evolution of clustering for galaxies with different spectral types from 6495 galaxies with and measured spectroscopic redshifts in the first epoch VIMOS-VLT Deep Survey (VVDS). We divide our sample into four classes, based on the fit of well-defined galaxy spectral energy distributions on observed multi-color data. We measure the projected correlation function and estimate the best-fit parameters for a power-law real-space correlation function . We find the clustering of early-spectral-type galaxies to be markedly stronger than that of late-type galaxies at all redshifts up to . At , early-type galaxies display a correlation length h-1 Mpc, while late types have h-1 Mpc. For the latest class of star-forming blue galaxies, we are able to push our clustering measurement to an effective redshift , for luminous galaxies (). The clustering of these objects increases up to h-1 Mpc for . The relative bias between early- and late-type galaxies within our magnitude-limited survey remains approximately constant with from to . This result is in agrement with the local findings and fairly robust against different way of classifying red and blue galaxies. When compared to the expected linear growth of mass fluctuations, a natural interpretation of these observations is that: (a) the assembly of massive early type galaxies is already mostly complete in the densest dark matter halos at ; (b) luminous late-type galaxies are located in higher-density, more clustered regions of the Universe at than their local low luminous counterpart, indicating that star formation activity is progressively increasing, going back in time, in the higher-density peaks that today are mostly dominated by old galaxies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».