Euclid: The first statistical census of dusty and massive objects in the ERO/Perseus field
Notice bibliographique
Résumé
Our comprehension of the history of star formation at $z>3$ relies on rest-frame UV observations, yet this selection misses the most dusty and massive sources, yielding an incomplete census at early times. Infrared facilities such as Spitzer and the James Webb Space Telescope have revealed a hidden population at $z=3$-$6$ with extreme red colours, named HIEROs (HST-to-IRAC extremely red objects), identified by the criterion $H_{\mathrm{E}}-\mathrm{ch2}>2.25$. Recently, Euclid Early Release Observations (ERO) have made it possible to further study such objects by comparing Euclid data with ancillary Spitzer/IRAC imaging. We investigate a $232$ arcmin$^2$ area in the Perseus field using VIS and NISP photometry, complemented by the four Spitzer channels and ground-based MegaCam bands ($u$, $g$, $r$, ${\rm H}α$, $i$, $z$). Applying the colour cut yields $121$ HIEROs; after removing globular clusters, brown dwarfs, and unreliable cases through visual inspection of multiband cutouts, we obtain a final sample of $42$ robust HIEROs. Photometric redshifts and physical properties are estimated with the SED-fitting code Bagpipes. From the resulting $z_{\mathrm{phot}}$ and $M_*$ values, we compute the galaxy stellar mass function at $3.5
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».