The UNCOVER Survey: A First-look HST+JWST Catalog of Galaxy Redshifts and Stellar Population Properties Spanning 0.2 ≲ z ≲ 15
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent UNCOVER survey with the James Webb Space Telescope (JWST) exploits the nearby cluster A2744 to create the deepest view of our Universe to date by leveraging strong gravitational lensing. In this work, we perform photometric fitting of more than 50,000 robustly detected sources out to z ∼ 15. We show the redshift evolution of stellar ages, star formation rates, and rest-frame colors across the full range of 0.2 ≲ z ≲ 15. The galaxy properties are inferred using the Prospector Bayesian inference framework using informative Prospector - β priors on the masses and star formation histories to produce joint redshift and stellar populations posteriors. Additionally, lensing magnification is performed on the fly to ensure consistency with the scale-dependent priors. We show that this approach produces excellent photometric redshifts with σ NMAD ∼ 0.03, of a similar quality to the established photometric redshift code EAzY . In line with the open-source scientific objective of this Treasury survey, we publicly release the stellar population catalog with this paper, derived from our photometric catalog adapting aperture sizes based on source profiles. This release (the catalog and all related documentation are accessible via the UNCOVER survey web page: https://jwst-uncover.github.io/DR2.html#SPSCatalogs with a copy deposited to Zenodo at doi: 10.5281/zenodo.8401181 ) includes posterior moments, maximum likelihood spectra, star formation histories, and full posterior distributions, offering a rich data set to explore the processes governing galaxy formation and evolution over a parameter space now accessible by JWST.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».