Notice bibliographique
Résumé
Aims. We present the main steps that will be taken to extract Hα emission flux from Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS) photometric data. Methods. For galaxies with z ≲ 0.015, the Hα+[N ii] emission is covered by the J-PLUS narrow-band filter F660. We explore three different methods to extract the Hα + [N ii] flux from J-PLUS photometric data: a combination of a broad-band and a narrow-band filter (r′ and F660), two broad-band and a narrow-band filter (r′, i′ and F660), and an SED-fitting based method using eight photometric points. To test these methodologies, we simulated J-PLUS data from a sample of 7511 SDSS spectra with measured Hα flux. Based on the same sample, we derive two empirical relations to correct the derived Hα+[N ii] flux from dust extinction and [N ii] contamination. Results. We find that the only unbiased method is the SED-fitting based method. The combination of two filters underestimates the measurements of the Hα + [N ii] flux by 22%, while the three filters method are underestimated by 9%. We study the error budget of the SED-fitting based method and find that, in addition to the photometric error, our measurements have a systematic uncertainty of 4.3%. Several sources contribute to this uncertainty: the differences between our measurement procedure and that used to derive the spectroscopic values, the use of simple stellar populations as templates, and the intrinsic errors of the spectra, which were not taken into account. Apart from that, the empirical corrections for dust extinction and [N ii] contamination add an extra uncertainty of 14%. Conclusions. Given the J-PLUS photometric system, the best methodology to extract Hα + [N ii] flux is the SED-fitting based method. Using this method, we are able to recover reliable Hα fluxes for thousands of nearby galaxies in a robust and homogeneous way. Moreover, each stage of the process (emission line flux, dust extinction correction, and [N ii] decontamination) can be decoupled and improved in the future. This method ensures reliable Hα measurements for many studies of galaxy evolution, from the local star formation rate density, to 2D studies in spatially well-resolved galaxies or the study of environmental effects, up to mr′ = 21.8 (AB; 3σ detection of Hα+[N ii] emission).
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,042 |
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 ».