Notice bibliographique
Résumé
This thesis is concerned with the targeting of emission line galaxies with FMOS (Fibre Multi-Object Spectrograph) to determine properties of star forming galaxies at redshift ~1.5, and provide measurements of the growth rate of large-scale structure through Redshift Space Distortions (RSDs). I also consider the opportunities of targeting the passive galaxy population at high redshift, through measurements of their continuum. I start with the extensive broad-band photometric data available in the UKIDSS-UDS (United Kingdom Infrared Telescope Deep Sky Survey - Ultra-Deep Survey) field which is used to produce a band-merged catalogue, later used for determining photometric redshifts. In producing this catalogue, I approach the issue of source confusion present in the deep Spitzer imaging using z-band priors on profile position and shape and an iterative Expectation-Maximisation algorithm. Photometric redshift estimates are compared against colour selections as potential targeting techniques for a wide-area redshift survey with FMOS. Different photometry survey areas are considered, and the quality of selection given the available broad-band data tested, by adjusting the photometric catalogue produced for the UDS. The results indicate that the SWIRE (Spitzer Wide area InfraRed Extragalactic Survey) fields are too small to provide adequate sources with a consistent selection mechanism. The CFHTLS (Canada-Frace-Hawaii Telescope Legacy Survey) would have a large enough area given deeper z'-band imaging, and SWIRE-depth coverage in the Spitzer 3.6μm and 4.5μm bands. I present FMOS commissioning data obtained for the UDS field, including the spectroscopic targeting of sources form the High-Z Emission Line Survey (HiZELS). With this data, I am able to test the current quality of flux calibration using cool stars targeted simultaneously and the level of systematic errors left by sky-subtraction. The sample of HiZELS sources selected to place Hα at z~1.45 show low contamination from other emission lines, and only one out of 9 targets assigned a redshift has any indication of AGN activity. Finally, I present longslit observations of faint, passive galaxies at redshift z~1.9, selected as members of a possible cluster, JKCS 041, selected from broad band colours. One object was observed with high enough signal to noise to constrain the position of the 4000 Å / Balmer break, providing a tighter constraint on the photometric redshift of 1.8867 <sup>+0.0034</sup> -0.0117.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».