Open Access
Issue
A&A
Volume 692, December 2024
Article Number A260
Number of page(s) 23
Section Numerical methods and codes
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202452361
Published online 18 December 2024
  1. Abdalla, F. B., Banerji, M., Lahav, O., & Rashkov, V. 2011, MNRAS, 417, 1891 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Aird, J., Nandra, K., Laird, E. S., et al. 2010, MNRAS, 401, 2531 [Google Scholar]
  3. Ait-Ouahmed, R., Arnouts, S., Pasquet, J., Treyer, M., & Bertin, E. 2023, A&A, 683, A26 [Google Scholar]
  4. Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T., & Koyama, M. 2019, arXiv e-prints [arXiv: 1907.10902] [Google Scholar]
  5. Alexander, D. M., Davis, T. M., Chaussidon, E., et al. 2023, ApJ, 165, 124 [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Almeida, A., Anderson, S. F., Argudo-Fernández, M., et al. 2023, ApJS, 267, 44 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Almosallam, I. A., Jarvis, M. J., & Roberts, S. J. 2016, MNRAS, 462, 726 [Google Scholar]
  8. Ananna, T. T., Salvato, M., LaMassa, S., et al. 2017, ApJ, 850, 66 [Google Scholar]
  9. Arnouts, S., & Ilbert, O. 2011, Astrophysics Source Code Library [record ascl:1108.009] [Google Scholar]
  10. Autenrieth, M., van Dyk, D. A., Trotta, R., & Stenning, D. C. 2023, ASA Data Sci. J., 17, 1 [Google Scholar]
  11. Baum, W. 1957, ApJ, 62, 6 [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Beck, R., Dobos, L., Budavári, T., Szalay, A., & Csabai, I. 2017, Astron. Comput., 19, 34 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Bell, E. F., Wolf, C., Meisenheimer, K., et al. 2004, ApJ, 608, 752 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Benitez, N. 2000, ApJ, 536, 571 [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Bertin, E., & Arnouts, S. 1996, A&AS, 117, 393 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  16. Bettoni, D., Falomo, R., Kotilainen, J. K., Karhunen, K., & Uslenghi, M. 2015, MNRAS, 454, 4103 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Blanton, M. R., Bershady, M. A., Abolfathi, B., et al. 2017, ApJ, 154, 28 [Google Scholar]
  18. Boller, T., Freyberg, M. J., Trümper, J., et al. 2016, A&A, 588, A103 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  19. Bolton, A. S., Schlegel, D. J., Aubourg, E., et al. 2012, ApJ, 144, 144 [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Bolzonella, M., Miralles, J.-M., & Pello’, R. 2000, A&A, 363, 476 [NASA ADS] [Google Scholar]
  21. Bordoloi, R., Lilly, S. J., & Amara, A. 2010, MNRAS, 406, 881 [NASA ADS] [Google Scholar]
  22. Boutsia, K., Grazian, A., Calderone, G., et al. 2020, ApJS, 250, 26 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Brammer, G. B., van Dokkum, P. G., & Coppi, P. 2008, ApJ, 686, 1503 [Google Scholar]
  24. Brandt, W. N., Ni, Q., Yang, G., et al. 2018, arXiv e-prints [arXiv: 1811.06542] [Google Scholar]
  25. Breiman, L. 2001, Mach. Learn., 545, 5 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Brescia, M., Cavuoti, S., Longo, G., & Stefano, V. D. 2014, A&A, 568, A126 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  27. Brescia, M., Salvato, M., Cavuoti, S., et al. 2019, MNRAS, 489, 663 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Brunner, H., Liu, T., Lamer, G., et al. 2022, A&A, 661, A1 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  29. Buchner, J., Georgakakis, A., Nandra, K., et al. 2015, ApJ, 802, 89 [Google Scholar]
  30. Campagne, J.-E. 2020, arXiv e-prints [arXiv:2002.10154] [Google Scholar]
  31. Cardamone, C. N., van Dokkum, P. G., Urry, C. M., et al. 2010, ApJS, 189, 270 [Google Scholar]
  32. Carliles, S., Budavári, T., Heinis, S., Priebe, C., & Szalay, A. S. 2010, ApJ, 712, 511 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Cavuoti, S., Amaro, V., Brescia, M., et al. 2016, MNRAS, 465, 1959 [Google Scholar]
  34. Chen, C.-T. J., Brandt, W. N., Luo, B., et al. 2018, MNRAS, 478, 2132 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Cirasuolo, M., Fairley, A., Rees, P., et al. 2020, The Messenger 180, 10 [NASA ADS] [Google Scholar]
  36. Coffey, D., Salvato, M., Merloni, A., et al. 2019, A&A, 625, A123 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  37. Cohen, T., & Welling, M. 2016, in Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning, eds. M. F. Balcan, & K. Q. Weinberger (New York, USA: PMLR), 48, 2990 [Google Scholar]
  38. Collister, A. A., & Lahav, O. 2004, PASP, 116, 345 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Comparat, J., Merloni, A., Dwelly, T., et al. 2020, A&A, 636, A97 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  40. Connolly, A. J., Csabai, I., Szalay, A. S., et al. 1995, ApJ, 110, 2655 [Google Scholar]
  41. Croom, S. M., Smith, R. J., Boyle, B. J., et al. 2004, MNRAS, 349, 1397 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Dahlen, T., Mobasher, B., Faber, S. M., et al. 2013, ApJ, 775, 93 [Google Scholar]
  43. Dark Energy Survey Collaboration (Abbott, T., et al.) 2016, MNRAS, 460, 1270 [Google Scholar]
  44. Dawid, A. P. 1984, J. R. Stat. Soc. Ser. A, 147, 278 [Google Scholar]
  45. De Jong, R. S., Agertz, O., Berbel, A. A., et al. 2019, The Messenger, 175, 3 [NASA ADS] [Google Scholar]
  46. Deru, M., & Ndiaye, A. 2019, Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (Germany: Rheinwerk Verlag) [Google Scholar]
  47. DESI-Collaboration (Aghamousa, A., et al.) 2016, arXiv e-prints [arXiv: 1611.00036] [Google Scholar]
  48. Desprez, G., Paltani, S., Coupon, J., et al. 2020, A&A, 644, A31 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  49. Dey, A., Schlegel, D. J., Lang, D., et al. 2019, ApJ, 157, 168 [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Dey, B., Andrews, B. H., Newman, J. A., et al. 2022a, MNRAS, 515, 5285 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Dey, B., Newman, J. A., Andrews, B. H., et al. 2022b, arXiv e-prints [arXiv: 2110.15209] [Google Scholar]
  52. D’Isanto, A., & Polsterer, K. L. 2018, A&A, 609, A111 [Google Scholar]
  53. Donoso-Oliva, C., Becker, I., Protopapas, P., et al. 2023, A&A, 670, A54 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  54. Drlica-Wagner, A., Carlin, J. L., Nidever, D. L., Ferguson, P. S., & Kuropatkin, N. 2021, ApJS, 256, 2 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. 1973, Pattern Classification, 2nd edn. (New York: Wiley) [Google Scholar]
  56. Duncan, K. J. 2022, MNRAS, 512, 3662 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Dwelly, T., Salvato, M., Merloni, A., et al. 2017, MNRAS, 469, 1065 [Google Scholar]
  58. Eriksen, M., Alarcon, A., Cabayol, L., et al. 2020, MNRAS, 497, 4565 [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Euclid Collaboration (Mellier, Y., et al.) 2024, A&A, in press, https://doi.org/10.1051/0004-6361/202450810 [Google Scholar]
  60. Fan, X., Banados, E., & Simcoe, R. A. 2022, ARA&A, 61, 373 [Google Scholar]
  61. Ferrarese, L., & Merritt, D. 2000, ApJ, 539, L9 [Google Scholar]
  62. Flaugher, B., Diehl, H. T., Honscheid, K., et al. 2015, ApJ, 150, 150 [Google Scholar]
  63. Fotopoulou, S., & Paltani, S. 2018, A&A, 619, A14 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  64. Fukushima, K. 1980, Biol. Cybernet., 36, 193 [CrossRef] [Google Scholar]
  65. Gebhardt, K., Bender, R., Bower, G., et al. 2000, ApJ, 539, L13 [Google Scholar]
  66. Georgakakis, A., Aird, J., Buchner, J., et al. 2015, MNRAS, 453, 1946 [Google Scholar]
  67. Géron, A. 2019, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Sebastopol, California: O’Reilly, Kiwisoft S.A.S.) [Google Scholar]
  68. Gneiting, T., Raftery, A., Westveld, A., & Goldman, A. 2005, Mon. Weather Rev., 133, 1098 [Google Scholar]
  69. Gomes, Z., Jarvis, M. J., Almosallam, I. A., & Roberts, S. J. 2017, MNRAS, 475, 331 [Google Scholar]
  70. Grimit, E., Gneiting, T., Berrocal, V., & Johnson, N. 2006, Quarter. J. R. Meteorol. Soc., 132, 2925 [Google Scholar]
  71. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. 2016, Deep Learning (Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology) [Google Scholar]
  72. Hatfield, P. W., Almosallam, I. A., Jarvis, M. J., et al. 2020, MNRAS, 498, 5498 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Hayat, M. A., Stein, G., Harrington, P., Lukic , Z., & Mustafa, M. 2021, ApJ, 911, L33 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  74. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. 2015, Deep Residual Learning for Image Recognition (USA: IEEE) [Google Scholar]
  75. Heckman, T. M., & Best, P. N. 2014, ARA&A, 52, 589 [Google Scholar]
  76. Henghes, B., Thiyagalingam, J., Pettitt, C., Hey, T., & Lahav, O. 2022, MNRAS, 512, 1696 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  77. Hewett, P. C., & Wild, V. 2010, MNRAS, 405, 2302 [NASA ADS] [Google Scholar]
  78. Hoyle, B. 2016, Astron. Comput., 16, 34 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Hsu, L.-T., Salvato, M., Nandra, K., et al. 2014, ApJ, 796, 60 [Google Scholar]
  80. Ilbert, O., Arnouts, S., McCracken, H. J., et al. 2006, A&A, 457, 841 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  81. Illingworth, G. D. 1999, Astrophysics, 269, 165 [NASA ADS] [Google Scholar]
  82. Ivezic, Z., Kahn, S. M., Tyson, J. A., et al. 2019, ApJ, 873, 111 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Jones, D. M., & Heavens, A. F. 2018, MNRAS, 483, 2487 [Google Scholar]
  84. Jones, E., & Singal, J. 2017, A&A, 600, A113 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  85. Kind, M. C., & Brunner, R. J. 2013, MNRAS, 432, 1483 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  86. Kingma, D. P., & Ba, J. 2017, Adam: A Method for Stochastic Optimization (The Netherlands: University of Amsterdam) [Google Scholar]
  87. Kluge, M., Comparat, J., Liu, A., et al. 2024, A&A, 688, A210 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  88. Kollmeier, J., Anderson, S. F., Blanc, G. A., et al. 2019, BAAS, 51, 274 [NASA ADS] [Google Scholar]
  89. Kormendy, J., & Ho, L. C. 2013, ARA&A, 51, 511 [Google Scholar]
  90. Kullback, S., & Leibler, R. A. 1951, Ann. Math. Stat., 22, 79 [CrossRef] [Google Scholar]
  91. LaMassa, S. M., Georgakakis, A., Vivek, M., et al. 2019, ApJ, 876, 50 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Lang, D. 2014, ApJ, 147, 108 [CrossRef] [Google Scholar]
  93. Lang, D., Hogg, D. W., & Mykytyn, D. 2016, Astrophysics Source Code Library [record ascl:1604.008] [Google Scholar]
  94. Laurino, O., D’Abrusco, R., Longo, G., & Riccio, G. 2011, MNRAS, 418, 2165 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  95. LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., et al. 1989, Neural Comput., 1, 541 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  96. Lecun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. 1998, Proc. IEEE, 86, 2278 [Google Scholar]
  97. Li, C., Zhang, Y., Cui, C., et al. 2021, MNRAS, 509, 2289 [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Li, C., Zhang, Y., Cui, C., et al. 2022, MNRAS, 518, 513 [CrossRef] [Google Scholar]
  99. Lin, Q., Fouchez, D., Pasquet, J., et al. 2022, A&A, 662, A36 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  100. Lines, N. E. P., Roset, J. F.-Q., & Scaife, A. M. M. 2024, RAS Tech. Instrum., 3, 347 [Google Scholar]
  101. Liu, Z., Mao, H., Wu, C.-Y., et al. 2022, in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 11976 [Google Scholar]
  102. Luken, K. J., Norris, R. P., & Park, L. A. F. 2019, PASP, 131, 108003 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  103. Luo, B., Brandt, W. N., Xue, Y. Q., et al. 2010, ApJS, 187, 560 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  104. Lyke, B. W., Higley, A. N., McLane, J. N., et al. 2020, ApJS, 250, 8 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  105. Ma, L., Lu, Z., Shang, L., & Li, H. 2015, arXiv e-prints [arXiv:1504.06063] [Google Scholar]
  106. Madau, P., & Dickinson, M. 2014, ARA&A, 52, 415 [Google Scholar]
  107. Mainzer, A., Bauer, J., Grav, T., et al. 2011, ApJ, 731, 53 [Google Scholar]
  108. Malz, A. I., Marshall, P. J., DeRose, J., et al. 2018, ApJ, 156, 35 [CrossRef] [Google Scholar]
  109. Masters, D., Capak, P., Stern, D., et al. 2015, ApJ, 813, 53 [Google Scholar]
  110. Masters, D. C., Stern, D. K., Cohen, J. G., et al. 2019, ApJ, 877, 81 [Google Scholar]
  111. Mauduit, J.-C., Lacy, M., Farrah, D., et al. 2012, PASP, 124, 714 [Google Scholar]
  112. Meisner, A. M., Lang, D., & Schlegel, D. J. 2017, ApJ, 153, 38 [CrossRef] [Google Scholar]
  113. Melchior, P., Moolekamp, F., Jerdee, M., et al. 2018, Astron. Comput., 24, 129 [Google Scholar]
  114. Merloni, A., Predehl, P., Becker, W., et al. 2012, arXiv e-prints [arXiv:1209.3114] [Google Scholar]
  115. Merloni, A., Lamer, G., Liu, T., et al. 2024, A&A, 682, A34 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  116. Meshcheryakov, A., Glazkova, V., Gerasimov, S., & Mashechkin, I. 2018, Astron. Lett., 44, 735 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  117. Mountrichas, G., Corral, A., Masoura, V. A., et al. 2017, A&A, 608, A39 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  118. Newman, J. A., & Gruen, D. 2022, ARA&A, 60, 363 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  119. Ni, Q., Brandt, W. N., Chen, C.-T., et al. 2021, ApJS, 256, 21 [CrossRef] [Google Scholar]
  120. Nishizawa, A. J., Hsieh, B.-C., Tanaka, M., & Takata, T. 2020, PASJ, 70, S9 [Google Scholar]
  121. Norris, R. P., Salvato, M., Longo, G., et al. 2019, PASP, 131, 108004 [Google Scholar]
  122. O’Shea, K., & Nash, R. 2015, arXiv e-prints [arXiv: 1511.08458] [Google Scholar]
  123. Padovani, P., Alexander, D. M., Assef, R. J., et al. 2017, A&ARv, 25, 1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  124. Parker, L., Lanusse, F., Golkar, S., et al. 2024, MNRAS, 531, 4990 [Google Scholar]
  125. Pasquet, J., Bertin, E., Treyer, M., Arnouts, S., & Fouchez, D. 2018, A&A, 621, A26 [Google Scholar]
  126. Pierce, C. M., Lotz, J. M., Primack, J. R., et al. 2010, MNRAS, 408, 139 [Google Scholar]
  127. Povic, M., Sánchez-Portal, M., Garcia, A. M. P., et al. 2012, A&A, 541, A118 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  128. Predehl, P., Andritschke, R., Arefiev, V., et al. 2021, A&A, 647, A1 [EDP Sciences] [Google Scholar]
  129. Rau, M. M., Seitz, S., Brimioulle, F., et al. 2015, MNRAS, 452, 3710 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  130. Revsbech, E. A., Trotta, R., & van Dyk, D. A. 2017, MNRAS, 473, 3969 [Google Scholar]
  131. Rosenbaum, P., & Rubin, D. 1984, J. Am. Stat. Assoc., 79, 516 [CrossRef] [Google Scholar]
  132. Rosenblatt, F. 1958, Psychol. Rev. 65, 6 [Google Scholar]
  133. Ruiz, A., Corral, A., Mountrichas, G., & Georgantopoulos, I. 2018, A&A, 618, A52 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  134. Sadeh, I., Abdalla, F. B., & Lahav, O. 2016, PASP, 128, 104502 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  135. Salvato, M., Hasinger, G., Ilbert, O., et al. 2008, ApJ, 690, 1250 [Google Scholar]
  136. Salvato, M., Ilbert, O., Hasinger, G., et al. 2011, ApJ, 742, 61 [Google Scholar]
  137. Salvato, M., Ilbert, O., & Hoyle, B. 2018, Nat. Astron., 3, 212 [CrossRef] [Google Scholar]
  138. Salvato, M., Wolf, J., Dwelly, T., et al. 2022, A&A, 661, A3 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  139. Sánchez, C., Kind, M. C., Lin, H., et al. 2014, MNRAS, 445, 1482 [Google Scholar]
  140. Sanchez, J., Mendoza, I., Kirkby, D. P., & Burchat, P. R. 2021, J. Cosmol. Astropart. Phys., 2021, 043 [Google Scholar]
  141. Savic, D. V., Jankov, I., Yu, W., et al. 2023, ApJ, 953, 138 [CrossRef] [Google Scholar]
  142. Saxena, A., Salvato, M., Roster, W., et al. 2024, A&A, 690, A365 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  143. Scaramella, R., Amiaux, J., Mellier, Y., et al. 2022, A&A, 662, A112 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  144. Schmidt, S. J., Malz, A. I., Soo, J. Y. H., et al. 2020, MNRAS, 499, 1587 [Google Scholar]
  145. Schuldt, S., Suyu, S. H., Cañ ameras, R., et al. 2021, A&A, 651, A55 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  146. Scolnic, D. M., Lochner, M., Gris, P., et al. 2018, arXiv e-prints [arXiv:1812.008516] [Google Scholar]
  147. Silva, D. R., Blum, R. D., Allen, L., et al. 2016, AAS Meeting Abstracts, 228, 317.02 [NASA ADS] [Google Scholar]
  148. Simm, T., Saglia, R., Salvato, M., et al. 2015, A&A, 584, A106 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  149. Soo, J. Y. H., Moraes, B., Joachimi, B., et al. 2017, MNRAS, 475, 3613 [Google Scholar]
  150. Stabenau, H. F., Connolly, A., & Jain, B. 2008, MNRAS, 387, 1215 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  151. Steidel, C. C., Giavalisco, M., Dickinson, M., & Adelberger, K. L. 1996, ApJ, 112, 352 [Google Scholar]
  152. Tamura, N., Takato, N., Shimono, A., et al. 2016, SPIE, 9908, 990801 [Google Scholar]
  153. Treyer, M., MNRAS, 527, 651 [Google Scholar]
  154. Véron-Cetty, M. P., & Véron, P. 2010, A&A, 518, A10 [Google Scholar]
  155. Viroli, C., & McLachlan, G. J. 2017, Deep Gaussian Mixture Models (Berlin: Springer) [Google Scholar]
  156. Voges, W., Aschenbach, B., Boller, T., et al. 1999, arXiv e-prints [arXiv:astro-ph/9909315] [Google Scholar]
  157. Webb, N. A., Coriat, M., Traulsen, I., et al. 2020, A&A, 641, A136 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  158. Weiler, M., & Cesa, G. 2021, arXiv e-prints [arXiv: 1911.08251] [Google Scholar]
  159. Wilson, D., Nayyeri, H., Cooray, A., & Häußler, B. 2020, ApJ, 888, 83 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  160. Wright, E. L., Eisenhardt, P. R. M., Mainzer, A. K., et al. 2010, ApJ, 140, 1868 [Google Scholar]
  161. Wu, Q., & Shen, Y. 2022, ApJS, 263, 42 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  162. Wuyts, S., Förster Schreiber, N. M., van der Wel, A., et al. 2011, ApJ, 742, 96 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  163. Yang, J., Fan, X., Gupta, A., et al. 2023, ApJS, 269, 27 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  164. York, D. G., Adelman, J., John E. Anderson, J., et al. 2000, ApJ, 120, 1579 [CrossRef] [Google Scholar]
  165. Zhang, Y., & Zhao, Y. 2015, Data Sci. J., 14, 11 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  166. Zhang, Y., Ma, H., Peng, N., Zhao, Y., & bing Wu, X. 2013, ApJ, 146, 22 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  167. Zhao, D., Dalmasso, N., Izbicki, R., & Lee, A. B. 2021, PMLR, 161, 1830 [Google Scholar]
  168. Zhou, R., Newman, J. A., Mao, Y.-Y., et al. 2021, MNRAS, 501, 3309 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  169. Zhou, R., Ferraro, S., White, M., et al. 2023, J. Cosmology Astropart. Phys., 2023, 097 [Google Scholar]
  170. Zou, H., Zhang, T., Zhou, Z., et al. 2017, ApJ, 153, 276 [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.