The PHANGS-HST-H<i>α</i> Survey: Warm Ionized Gas Physics at High Angular Resolution in Nearby Galaxies with the Hubble Space Telescope
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The PHANGS project is assembling a comprehensive, multiwavelength data set of nearby (∼5–20 Mpc), massive star-forming galaxies to enable multiphase, multiscale investigations into the processes that drive star formation and galaxy evolution. To date, large survey programs have provided molecular gas (CO) cubes with the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array, optical integral field unit (IFU) spectroscopy with the Very Large Telescope/Multi-Unit Spectroscopic Explorer (MUSE), high-resolution near-ultraviolet–optical imaging in five broadband filters with Hubble Space Telescope (HST), and infrared imaging in NIRCAM+MIRI filters with JWST. Here we present PHANGS-HST-H α , which has obtained high-resolution (∼2–10 pc), narrowband imaging in the F658N or F657N filters with the HST/WFC3 camera of the warm ionized gas in the first 19 nearby galaxies observed in common by all four of the PHANGS large programs. We summarize our data reduction process, with a detailed discussion of the production of flux-calibrated, Milky Way extinction-corrected, continuum-subtracted H α maps. PHANGS-MUSE IFU spectroscopy data are used to background-subtract the HST-H α maps and to determine the [N ii ] correction factors for each galaxy. We describe our public data products (the data released as part of this work include the reduced drizzled narrowband images and the flux-calibrated, continuum-subtracted H α maps for each galaxy; these images are available for download via MAST at https://archive.stsci.edu/hlsp/phangs.html , as well as at the Canadian Astronomy Data Centre as part of the PHANGS archive at https://www.canfar.net/storage/vault/list/phangs/RELEASES ) and highlight a few key science cases enabled by the PHANGS-HST-H α observations.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».