Visual morphological classification of the full MaNGA DR17 sample: a general characterization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present the MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory) Visual Morphology (MVM) catalogue, featuring a visual morphological classification of 10 059 galaxies in the final MaNGA sample. By combining SDSS (Sloan Digital Sky Survey) and DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument) Legacy Survey (DLS) images, we classified galaxies into 13 Hubble types, detected tidal features, categorized bars into different families, and estimated concentration, asymmetry, and clumpiness. The depth of the DLS images allowed us to identify structural details that were not evident in the SDSS images, resulting in a more reliable classification. After correcting for volume completeness, we find a bimodal distribution in galaxy morphology, with peaks in S0 and Scd types, and a transition zone around S0a–Sa types. Bars are present in 54 per cent of disc galaxies with inclinations $\lt 70^\circ$, following a bimodal trend with peaks in Sab–Sb and Scd–Sd types. Tidal structures are identified in $\sim$13 per cent of galaxies, particularly in massive E–Sa and low-mass Sdm–Irr galaxies. We derive the galaxy stellar mass function (GSMF) and decompose it into each morphological type. Schechter functions accurately describe the latter, while a triple Schechter function describes the total GSMF, associating three characteristic masses with different galaxy types. The abundance of early-type galaxies remains constant at low masses; they are predominantly satellites. We confirm that later-type galaxies are generally younger, bluer, more star-forming, and less metal-rich compared to early-type galaxies. Additionally, we find evidence connecting morphology and stellar mass to the star formation history of galaxies. The MVM catalogue provides a robust data set for investigating galaxy evolution, secular processes, and machine learning-based morphological classifications.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».