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Enregistrement W7018283926

THE DEEP2 GALAXY REDSHIFT SURVEY: DESIGN, OBSERVATIONS, DATA REDUCTION, AND REDSHIFTS**Based on observations taken at the W. M. Keck Observatory, which is operated jointly by the University of California and the California Institute of Technology, and on observations made with the NASA/ESO Hubble Space Telescope, obtained from the data archives at the Space Telescope Science Institute, which is operated by the Association of Universities for Research in Astronomy, Inc., under NASA contract NAS5-26555, and from the Canadian Astronomy Data Centre.

2013· article· en· W7018283926 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftGalaxyRedshift surveyPhotometry (optics)Magnitude (astronomy)Apparent magnitude
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the design and data analysis of the DEEP2 Galaxy Redshift Survey, the densest and largest high-precision redshift survey of galaxies at z ∼ 1 completed to date. The survey was designed to conduct a comprehensive census of massive galaxies, their properties, environments, and large-scale structure down to absolute magnitude MB = -20 at z ∼ 1 via ∼90 nights of observation on the Keck telescope. The survey covers an area of 2.8 deg2 divided into four separate fields observed to a limiting apparent magnitude of RAB = 24.1. Objects with z ≲ 0.7 are readily identifiable using BRI photometry and rejected in three of the four DEEP2 fields, allowing galaxies with z > 0.7 to be targeted ∼2.5 times more efficiently than in a purely magnitude-limited sample. Approximately 60% of eligible targets are chosen for spectroscopy, yielding nearly 53,000 spectra and more than 38,000 reliable redshift measurements. Most of the targets that fail to yield secure redshifts are blue objects that lie beyond z ∼ 1.45, where the [O II] 3727 Å doublet lies in the infrared. The DEIMOS 1200 line mm-1 grating used for the survey delivers high spectral resolution (R ∼ 6000), accurate and secure redshifts, and unique internal kinematic information. Extensive ancillary data are available in the DEEP2 fields, particularly in the Extended Groth Strip, which has evolved into one of the richest multiwavelength regions on the sky. This paper is intended as a handbook for users of the DEEP2 Data Release 4, which includes all DEEP2 spectra and redshifts, as well as for the DEEP2 DEIMOS data reduction pipelines. Extensive details are provided on object selection, mask design, biases in target selection and redshift measurements, the spec2d two-dimensional data-reduction pipeline, the spec1d automated redshift pipeline, and the zspec visual redshift verification process, along with examples of instrumental signatures or other artifacts that in some cases remain after data reduction. Redshift errors and catastrophic failure rates are assessed through more than 2000 objects with duplicate observations. Sky subtraction is essentially photon-limited even under bright OH sky lines; we describe the strategies that permitted this, based on high image stability, accurate wavelength solutions, and powerful B-spline modeling methods. We also investigate the impact of targets that appear to be single objects in ground-based targeting imaging but prove to be composite in Hubble Space Telescope data; they constitute several percent of targets at z ∼ 1, approaching ∼5%-10% at z > 1.5. Summary data are given that demonstrate the superiority of DEEP2 over other deep high-precision redshift surveys at z ∼ 1 in terms of redshift accuracy, sample number density, and amount of spectral information. We also provide an overview of the scientific highlights of the DEEP2 survey thus far. © 2013. The American Astronomical Society. All rights reserved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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