The miniJPAS survey quasar selection (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ABRAMO, LUIS RAUL WEBER - IF ; SILVA, CAROLINA QUEIROZ DE ABREU - IF ; RODRIGUES, NATÁLIA VILLA NOVA - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.1051/0004-6361/202245750
- Subjects: GALÁXIAS; COSMOLOGIA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: EDP Sciences
- Publisher place: Les Ulis, França
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Astronomy & Astrophysics
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 673, A103, 2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MARTÍNEZ-SOLAECHE, Ginés et al. The miniJPAS survey quasar selection. Astronomy & Astrophysics, v. 673, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750. Acesso em: 09 maio 2026. -
APA
Martínez-Solaeche, G., Abramo, L. R. W., Silva, C. Q. de A., & Rodrigues, N. V. N. (2023). The miniJPAS survey quasar selection. Astronomy & Astrophysics, 673. doi:10.1051/0004-6361/202245750 -
NLM
Martínez-Solaeche G, Abramo LRW, Silva CQ de A, Rodrigues NVN. The miniJPAS survey quasar selection [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 673[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750 -
Vancouver
Martínez-Solaeche G, Abramo LRW, Silva CQ de A, Rodrigues NVN. The miniJPAS survey quasar selection [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 673[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750 - The miniJPAS survey quasar selection – II: machine learning classification with photometric measurements and uncertainties
- The miniJPAS survey quasar selection – I: mock catalogues for classification
- The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE
- Black hole virial masses from single-epoch photometry The miniJPAS test case
- J-NEP: 60-band photometry and photometric redshifts for the James Webb Space Telescope North Ecliptic Pole Time-Domain Field
- The miniJPAS survey: agn and host galaxy coevolution of x-ray-selected sources
- High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks
- The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data
- Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática
- Characterizing large-scale structure tracers with machine learning
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