The Spitzer Coverage of HSC-Deep with IRAC for Z studies (SHIRAZ). I. IRAC Mosaics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present new Spitzer Infrared Array Camera (IRAC) 3.6 and 4.5 μm mosaics of three fields, E-COSMOS, DEEP2-F3, and ELAIS-N1. Our mosaics include both new IRAC observations as well as reprocessed archival data in these fields. These fields are part of the HSC-Deep grizy survey and have a wealth of additional ancillary data. The addition of these new IRAC mosaics is critical in allowing for improved photometric redshifts and stellar population parameters at cosmic noon and earlier epochs. The total area mapped by this work is ∼17 deg2 with a mean integration time of ≈1200s, providing a median 5σ depth of 23.7(23.3) at 3.6(4.5) μm in AB. We perform SExtractor photometry both on the combined mosaics as well as the single-epoch mosaics taken ≈6 months apart. The resultant IRAC number counts show good agreement with previous studies. In combination with the wealth of existing and upcoming spectrophotometric data in these fields, our IRAC mosaics will enable a wide range of galactic evolution and AGN studies. With that goal in mind, we make the combined IRAC mosaics and coverage maps of these three fields publicly available.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,011 |
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 ».