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Enregistrement W4414742902 · doi:10.48550/arxiv.2509.16120

Euclid preparation. Predicting star-forming galaxy scaling relations with the spectral stacking code SpectraPyle

2025· preprint· en· W4414742902 sur OpenAlexaff
Euclid Collaboration, M. Talia, P. Cassata, Sandor Kruk, C. Scarlata, M. Moresco, G Zamorani, X. López López, V Allevato, I.A Zinchenko, M. Siudek, Elisabeta Lusso, S Andreon, C. Baccigalupi, M Baldi, E Branchini, J. Brinchmann, S. Camera, G Cañas-Herrera, J. Carretero, Santiago Casas, M. G. Castellano, G Castignani, S Cavuoti, H. Degaudenzi, S. de la Torre, M. Douspis, M. Farina, R Farinelli, N. Fourmanoit, M. Frailis, K George, W. Gillard, F. Hormuth, A. Bongiorno, M Jhabvala, S. Kermiche, M Kümmel, D. Maino, M. Martinelli, S Mei, Y Mellier, A. Mora, S. -M. Niemi, C. Padilla, S. Paltani, K Pedersen, V Pettorino, G Polenta, Jason Rhodes, Z. Sakr, P. Schneider, M. D. Seiffert, S Serrano, L. Stančo, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, Bram Venemans, I. Tereno, Sune Toft, F. Torradeflot, J Valiviita, A Veropalumbo, Yun Wang, E Zucca, E. Bozzo, C. Burigana, D. Di Ferdinando, J.A. Escartin Vigo, N. Mauri, M. Pöntinen, C. Porciani, M. Tenti, Y Akrami, M Archidiacono, F. Atrio‐Barandela, L Blot, S Borgani, M.L Brown, Anthony Calabro, B. Camacho Quevedo, T. Castro, F Cogato, O. Cucciati, O. Cucciati, J.J Diaz, S. Di Domizio, J. M. Diego, A Finoguenov, A. Fontana, K. Ganga, V Gautard, F. Giacomini, M Guidi, C. M. Gutiérrez, C. Hernández–Monteagudo, Y Kang, D Karagiannis, Maria Lembo, G Leroy, J Lesgourgues, A. Loureiro, J. F. Macías–Pérez, F. Mannucci, L. Maurin, G Morgante, K Naidoo, S Nesseris, K Paterson, D. Potter, P.-F Rocci, M Sahlén, A. Schneider, D Sciotti, L. C. Smith, K Tanidis, C Valieri, P Vielzeuf, N. A. Walton

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatory of JapanNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Space AgencyAgenzia Spaziale ItalianaNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejFundação para a Ciência e a TecnologiaMagyar Tudományos AkadémiaEuropean CommissionMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGalaxyRedshiftSpurious relationshipStackingResidualSpectral lineNoise (video)Milky WayScaling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce SpectraPyle, a versatile spectral stacking pipeline developed for the Euclid mission's NISP spectroscopic surveys, aimed at extracting faint emission lines and spectral features from large galaxy samples in the Wide and Deep Surveys. Designed for computational efficiency and flexible configuration, SpectraPyle supports the processing of extensive datasets critical to Euclid's non-cosmological science goals. We validate the pipeline using simulated spectra processed to match Euclid's expected final data quality. Stacking enables robust recovery of key emission lines, including Halpha, Hbeta, [O III], and [N II], below individual detection limits. However, the measurement of galaxy properties such as star formation rate, dust attenuation, and gas-phase metallicity are biased at stellar mass below log10(M*/Msol) ~ 9 due to the flux-limited nature of Euclid spectroscopic samples, which cannot be overcome by stacking. The SFR-stellar mass relation of the parent sample is recovered reliably only in the Deep survey for log10(M*/Msol) > 10, whereas the metallicity-mass relation is recovered more accurately over a wider mass range. These limitations are caused by the increased fraction of redshift measurement errors at lower masses and fluxes. We examine the impact of residual redshift contaminants that arises from misidentified emission lines and noise spikes, on stacked spectra. Even after stringent quality selections, low-level contamination (< 6%) has minimal impact on line fluxes due to the systematically weaker emission of contaminants. Percentile-based analysis of stacked spectra provides a sensitive diagnostic for detecting contamination via coherent spurious features at characteristic wavelengths. While our simulations include most instrumental effects, real Euclid data will require further refinement of contamination mitigation strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,062

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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