Near-infrared characterization of ultra-diffuse galaxies in Abell 2744 by <i>JWST</i>/NIRISS imaging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a search and characterization of ultra-diffuse galaxies (UDGs) in the Frontier Fields cluster Abell 2744 at $z$ = 0.308. We use JWST/NIRISS F200W observations, acquired as part of the GLASS-JWST Early Release Science programme, aiming to characterize morphologies of cluster UDGs and their diffuse stellar components. A total number of 22 UDGs are identified by our selection criteria using morphological parameters, down to stellar mass of ∼107 M⊙. The selected UDGs are systematically larger in effective radius in F200W than in Hubble Space Telescope (HST)/ACS F814W images, which implies that some of them would not have been identified as UDGs when selected at rest-frame optical wavelengths. In fact, we find that about one-third of the UDGs were not previously identified based on the F814W data. We observe a flat distribution of the UDGs in the stellar mass–size plane, similar to what is found for cluster quiescent galaxies at comparable mass. Our pilot study using the new JWST F200W filter showcases the efficiency of searching UDGs at cosmological distances, with 1/30 of the exposure time of the previous deep observing campaign with HST. Further studies with JWST focusing on spatially resolved properties of individual sources will provide insight into their origin.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».