EMU/GAMA: A new approach to characterising radio luminosity functions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study characterises the radio luminosity functions (RLFs) for star forming galaxies (SFGs) and active galactic nuclei (AGN) using statistical redshift estimation in the absence of comprehensive spectroscopic data. Sensitive radio surveys over large areas detect many sources with faint optical and infrared counterparts, for which redshifts and spectra are unavailable. This challenges our attempt to understand the population of radio sources. Statistical tools are often used to model parameters (such as redshift) as an alternative to observational data. Using the data from GAMA G23 and EMU early science observations, we explore simple statistical techniques to estimate the redshifts in order to measure the RLFs of the G23 radio sources as a whole and for SFGs and AGN separately. Redshifts and AGN/SFG classifications are assigned statistically for those radio sources without spectroscopic data. The calculated RLFs are compared with existing studies, and the results suggest that the RLFs match remarkably well for low redshift galaxies with an optical counterpart. We use a more realistic high redshift distribution to model the redshifts of (most likely) high redshift radio sources and find that the LFs from our approach match well with measured LFs. We also look at strategies to compare the RLFs of radio sources without an optical counterpart to existing studies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».