Notice bibliographique
Résumé
This is the Science Case document of the TARSIS instrumental project for the Calar Alto 3.5m telescope. The main science driver of the instrument is the CATARSIS survey. CATARSIS, the Calar Alto Tetra-Armed Super-IFu spectrograph Survey, will survey ~16 galaxy clusters in the redshift range 0.15 < z < 0.23 to understand the formation of structures and the evolution of galaxies in a dynamic and growing environment. CATARSIS will sample each cluster from the center to 2xR200, obtaining 2D spectra in the TARSIS full spectral range (320-810 nm) of all the targets brighter than mr,AB = 22 mag and galaxies with even fainter magnitudes but with emission line fluxes above 1-2 x 10−17 erg s−1 cm−2. TARSIS (Tetra-ARm Spectrograph for the Imaging Survey) is a wide-field, optical multi-arm spectrograph being developed for the 3.5 m Calar Alto telescope, designed to deliver low-to-mid resolution spectroscopy over a very large field of view using a four-quadrants IFU that are adjacent on the sky. The IFU splits the light into four optimized spectral arms (one per quadrant), one in the UV-blue (from 320-520nm) and three in the red (510-810nm). TARSIS is conceived primarily to conduct large spectroscopic surveys — for example, mapping galaxy clusters, intracluster light, and the cosmic web —, especially the CATARISIS survey outlined above, but its flexible design also supports a broad range of extragalactic and Galactic science cases that benefit from efficient, wide-field optical spectroscopy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,062 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».