<i>Spitzer</i>-selected <i>z</i> &gt; 1.3 protocluster candidates in the LSST Deep Drilling Fields
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have identified 189 candidate z > 1.3 protoclusters and clusters in the LSST Deep Drilling Fields. This sample will enable the measurement of the metal enrichment and star formation history of clusters during their early assembly period through the direct measurement of the rate of supernovae identified through the LSST. The protocluster sample was selected from galaxy overdensities in a Spitzer/IRAC colour-selected sample using criteria that were optimized for protocluster purity using a realistic light-cone. Our tests reveal that $60\!-\!80~{{\ \rm per\ cent}}$ of the identified candidates are likely to be genuine protoclusters or clusters, which is corroborated by a ∼4σ stacked X-ray signal from these structures. We provide photometric redshift estimates for 47 candidates which exhibit strong peaks in the photo-z distribution of their candidate members. However, the lack of a photo-z peak does not mean a candidate is not genuine, since we find a stacked X-ray signal of similar significance from both the candidates that exhibit photo-z peaks and those that do not. Tests on the light-cone reveal that our pursuit of a pure sample of protoclusters results in that sample being highly incomplete ($\sim 4~{{\ \rm per\ cent}}$) and heavily biased towards larger, richer, more massive, and more centrally concentrated protoclusters than the total protocluster population. Most ($\sim 75~{{\ \rm per\ cent}}$) of the selected protoclusters are likely to have a maximum collapsed halo mass of between 1013 and 1014 M⊙, with only $\sim 25~{{\ \rm per\ cent}}$ likely to be collapsed clusters above 1014 M⊙. However, the aforementioned bias ensures our sample is $\sim 50~{{\ \rm per\ cent}}$ complete for structures that have already collapsed into clusters more massive than 1014 M⊙.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».