The Next Generation Virgo Cluster Survey (NGVS). XL. The Morphological Classification of Virgo Cluster Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a study of morphologies, based on deep u * g ′ i ′ z ′ imaging of the Virgo Cluster from the Next Generation Virgo Cluster Survey, for 3689 Virgo cluster members spanning a mass range of ∼10 11 –10 5 M ⊙ . Our analysis introduces a new, two-component visual classification scheme developed to capture the morphological diversity of galaxies over more than 6 orders of magnitude in stellar mass. Our morphological classifications use two parameters to describe the global structure and star formation activity of each galaxy. Structural subcodes denote features such as spiral arms, bars, disks, shells, and streams, while star formation subcodes indicate the form and location of the current star formation activity (e.g., in cores, clumps, filaments). These visual classifications rely on deep g ′ -band images, supplemented by u * g ′ i ′ color images, as well as unsharp-masked images for a subset of objects. We compare our classifications to previous results for bright member galaxies that used more established schemes, finding good agreement. We also measure quantitative classification statistics (e.g., CASGM 20 ) for a subset of the brighter galaxies, and present catalogs for some galaxy types of special interest, including structurally compact galaxies, ultradiffuse galaxies, candidate ultracompact dwarf transition objects, as well as candidate postmerger systems. These morphological classifications may be useful as a training set in the application of machine learning tools to the next generation of wide-field imaging surveys.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».