Notice bibliographique
Résumé
We present an updated mass and magnification model of galaxy cluster A370 using new NIRCam, NIRISS, and NIRSpec data from the Canadian NIRISS Unbiased Cluster Survey (CANUCS).Using Lenstool and a combination of archival Hubble Space Telescope (HST) and MUSE data with new JWST data as constraints, we derive an improved gravitational lensing model and extract magnifications of background galaxies with uncertainties.Using our best fit model, we perform a search for new multiply imaged systems via predicted positions.We report no new multiply imaged systems with identifiable redshifts, likely due to already very deep HST and Spitzer data but confirm a z ∼ 8 multiply imaged system by measuring its redshift with NIRISS and NIRSpec spectra.We find that the overall shape of the critical curve for a source at z = 9.0 is similar to previous models of A370, with small changes.We investigate the z ∼ 8 galaxy with two images observable with an apparent magnitude in the F125W band of 26.0 ± 0.2 and 25.6 ± 0.1.After correcting for the magnifications of the images, -+ 7.4 0.3 0.5 and -+ 9.4 0.4 0.5 , we use spectral energy distribution fitting to find an intrinsic stellar mass of log(M * /M e ) = -+ 7.49 0.05 0.04 , intrinsic star formation rate of - + 2.8 0.3 0.4 M e yr -1 , and M UV of -21.3 - + 0.2 0.2 , which is close to the knee of the luminosity function at that redshift.Our model, and corresponding magnification, shear, and convergence maps are available on request and will be made publicly available on MAST in a CANUCS data release (doi:10.17909/ph4n-6n76).
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,859 | 0,777 |
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 ».