The miniJPAS survey: star-galaxy classification using machine learning (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: ABRAMO, LUIS RAUL WEBER - IF ; EDEROCLITE, ALESSANDRO - IAG ; OLIVEIRA, CLAUDIA LUCIA MENDES DE - IAG ; SODRE JUNIOR, LAERTE - IAG ; SILVA, CAROLINA QUEIROZ DE ABREU - IF
- Unidades: IF; IAG
- DOI: 10.1051/0004-6361/202038986
- Subjects: COSMOLOGIA; ASTROFÍSICA; GALÁXIAS; FOTÔMETROS
- Keywords: methods: data analysis; catalogs; galaxies: statistics; stars: statistics
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Astronomy & Astrophysics
- ISSN: 1432-0746
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 645, 18 de janeiro de 2021, número do artigo: A87
- Status:
- Artigo possui acesso gratuito no site do editor (Bronze Open Access)
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- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
BAQUI, P. O. et al. The miniJPAS survey: star-galaxy classification using machine learning. Astronomy & Astrophysics, v. 645, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202038986. Acesso em: 12 abr. 2026. -
APA
Baqui, P. O., Silva, C. Q. de A., Abramo, L. R. W., Oliveira, C. M. de, Ederoclite, A., & Sodre Junior, L. (2021). The miniJPAS survey: star-galaxy classification using machine learning. Astronomy & Astrophysics, 645. doi:10.1051/0004-6361/202038986 -
NLM
Baqui PO, Silva CQ de A, Abramo LRW, Oliveira CM de, Ederoclite A, Sodre Junior L. The miniJPAS survey: star-galaxy classification using machine learning [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2021 ; 645[citado 2026 abr. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202038986 -
Vancouver
Baqui PO, Silva CQ de A, Abramo LRW, Oliveira CM de, Ederoclite A, Sodre Junior L. The miniJPAS survey: star-galaxy classification using machine learning [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2021 ; 645[citado 2026 abr. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202038986 - The miniJPAS survey: Photometric redshift catalogue
- J-PAS: forecasts on dark energy and modi ed gravity theories
- J-PAS: Measuring emission lines with artificial neural networks
- The miniJPAS survey: Identification and characterization of the emission line galaxies down to z < 0.35 in the AEGIS field
- Dissecting quasars with the J-PAS narrow-band photometric survey
- The miniJPAS survey: Identification and characterization of galaxy populations with the J-PAS photometric system
- J-PAS: forecasts on dark energy and modi ed gravity theories
- The mini-JPAS: A Study of the Wavelength Dependence of the Photon Response Nonuniformity of the JPAS-Pathfinder Camera
- J-PLUS: synthetic galaxy catalogues with emission lines for photometric surveys
- J-PLUS: Tools to identify compact planetary nebulae in the Javalambre and southern photometric local Universe surveys
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