Characterization of <i>Herschel</i>-selected strong lens candidates through <i>HST</i> and sub-mm/mm observations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have carried out Hubble Space Telescope (HST) snapshot observations at 1.1 μm of 281 candidate strongly lensed galaxies identified in the wide-area extragalactic surveys conducted with the Herschel Space Observatory. Our candidates comprise systems with flux densities at $500\, \mu$m, S500 ≥ 80 mJy. We model and subtract the surface brightness distribution for 130 systems, where we identify a candidate for the foreground lens candidate. After combining visual inspection, archival high-resolution observations, and lens subtraction, we divide the systems into different classes according to their lensing likelihood. We confirm 65 systems to be lensed. Of these, 30 are new discoveries. We successfully perform lens modelling and source reconstruction on 23 systems, where the foreground lenses are isolated galaxies and the background sources are detected in the HST images. All the systems are successfully modelled as a singular isothermal ellipsoid. The Einstein radii of the lenses and the magnifications of the background sources are consistent with previous studies. However, the background source circularized radii (between 0.34 and 1.30 kpc) are ∼3 times smaller than the ones measured in the sub-millimetre/millimetre for a similarly selected and partially overlapping sample. We compare our lenses with those in the Sloan Lens Advanced Camera for Surveys (ACS) Survey confirming that our lens-independent selection is more effective at picking up fainter and diffuse galaxies and group lenses. This sample represents the first step towards characterizing the near-infrared properties and stellar masses of the gravitationally lensed dusty star-forming 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».