The DESI Bright Galaxy Survey: Final Target Selection, Design, and Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the next 5 yr, the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) will use 10 spectrographs with 5000 fibers on the 4 m Mayall Telescope at Kitt Peak National Observatory to conduct the first Stage IV dark energy galaxy survey. At z < 0.6, the DESI Bright Galaxy Survey (BGS) will produce the most detailed map of the universe during the dark-energy-dominated epoch with redshifts of >10 million galaxies spanning 14,000 deg 2 . In this work, we present and validate the final BGS target selection and survey design. From the Legacy Surveys, BGS will target an r < 19.5 mag limited sample (BGS Bright), a fainter 19.5 < r < 20.175 color-selected sample (BGS Faint), and a smaller low- z quasar sample. BGS will observe these targets using exposure times scaled to achieve homogeneous completeness and cover the footprint three times. We use observations from the Survey Validation programs conducted prior to the main survey along with simulations to show that BGS can complete its strategy and make optimal use of “bright” time. BGS targets have stellar contamination <1%, and their densities do not depend strongly on imaging properties. BGS Bright will achieve >80% fiber assignment efficiency. Finally, BGS Bright and BGS Faint will achieve >95% redshift success over any observing condition. BGS meets the requirements for an extensive range of scientific applications. BGS will yield the most precise baryon acoustic oscillation and redshift-space distortion measurements at z < 0.4. It presents opportunities for new methods that require highly complete and dense samples (e.g., N -point statistics, multitracers). BGS further provides a powerful tool to study galaxy populations and the relations between galaxies and dark matter.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle