The Star Formation Reference Survey. I. Survey Description and Basic Data
Notice bibliographique
Résumé
Star formation is arguably the most important physical process in the cosmos. It is a fundamental driver of galaxy evolution and the ultimate source of most of the energy emitted by galaxies. A correct interpretation of star formation rate (SFR) measures is therefore essential to our understanding of galaxy formation and evolution. Unfortunately, however, no single SFR estimator is universally available or even applicable in all circumstances: the numerous galaxies found in deep surveys are often too faint (or too distant) to yield significant detections with most standard SFR measures, and until now there have been no global, multi-band observations of nearby galaxies that span all the conditions under which star-formation is taking place. To address this need in a systematic way, we have undertaken a multi-band survey of all types of star-forming galaxies in the local Universe. This project, the Star Formation Reference Survey (SFRS), is based on a statistically valid sample of 369 nearby galaxies that span all existing combinations of dust temperature, SFR, and specific SFR. Furthermore, because the SFRS is blind with respect to AGN fraction and environment it serves as a means to assess the influence of these factors on SFR. Our panchromatic global flux measurements (including GALEX FUV+NUV, SDSS ugriz, 2MASS JHKs, Spitzer 3-8μm, and others) furnish uniform SFR measures and the context in which their reliability can be assessed. This paper describes the SFRS survey strategy, defines the sample, and presents the multi-band photometry collected to date.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,026 |
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 ».