The New Swift/UVOT+MaNGA (SwiM) Value-added Catalog
Notice bibliographique
Résumé
We present the the new Swift/UVOT+MaNGA (SwiM) catalog (SwiM_v4.1). SwiM_v4.1 is designed to study star-formation and dust attenuation within nearby galaxies given the unique overlap of Swift/UVOT near-ultraviolet (NUV) imaging and MaNGA integral field optical spectroscopy. SwiM_v4.1 comprises 559 objects, ~4 times more than the original SwiM catalog (SwiM_v3.1), spans a redshift range z~0.0002-0.1482, and provides a more diverse and rich sample. Approximately 5% of the final MaNGA sample is included in SwiM_v4.1, and 42% of the SwiM_v4.1 galaxies are cross-listed with other well-known catalogs. We present the same data as SwiM_v3.1, including UVOT images, SDSS images and MaNGA emission-line and spectral index maps with the same pixel size and angular resolution for each galaxy, and a file containing galaxy and observational properties. We designed SwiM_v4.1 to be unbiased, which resulted in some objects having low signal-to-noise ratios in their MaNGA or Swift data. We addressed this by providing a new file containing the fraction of science-ready pixels in each MaNGA emission-line map, and the integrated flux and inverse variance for all three NUV filters. The uniform angular resolution and sampling in SwiM_v4.1 will help answer a number of scientific questions, including constraining quenching and attenuation in the local Universe and studying the effects of black hole feedback. The galaxy maps, catalog files, and their associated data models are publicly released on the SDSS website: https://www.sdss4.org/dr17/data_access/value-added-catalogs/?vac_id=swift-manga-value-added-catalog.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,049 |
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 ».