The Spatial Distribution of Globular Cluster Systems in Early-type Galaxies: Estimation Procedure and Catalog of Properties for Globular Cluster Systems Observed with Deep Imaging Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present an analysis of the spatial distribution of globular cluster (GC) systems of 118 nearby early-type galaxies in the Next Generation Virgo Cluster Survey and Mass Assembly of early-Type GaLAxies with their fine Structures survey programs, which both used MegaCam on the Canada–France–Hawaii Telescope. We describe the procedure used to select GC candidates and fit the spatial distributions of GCs to a two-dimensional Sérsic function, which provides effective radii (half number radii) and Sérsic indices, and estimate background contamination by adding a constant term to the Sérsic function. In cases where a neighboring galaxy affects the estimation of the GC spatial distribution in the target galaxy, we fit two two-dimensional Sérsic functions, simultaneously. We also investigate the color distributions of GCs in our sample by using Gaussian mixture modeling. For GC systems with bimodal color distributions, we divide the GCs into blue and red subgroups and fit their respective spatial distributions with Sérsic functions. Finally, we measure the total number of GCs based on our fitted Sérsic function, and calculate the GC specific frequency.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».