Measuring star formation in high-z massive galaxies: a mid-infrared to submillimetre study of the GOODS NICMOS Survey sample
Notice bibliographique
Résumé
We present measurements of the mean mid-infrared to submillimetre flux densities of massive (M★≳ 1011 M⊙) galaxies at redshifts 1.7 < z < 2.9, obtained by stacking positions of known objects taken from the GOODS NICMOS Survey (GNS) catalogue on maps at 24 m (Spitzer/MIPS); 70, 100 and 160 m (Herschel/PACS); 250, 350 and 500 m (BLAST); and 870 m (LABOCA). A modified blackbody spectrum fit to the stacked flux densities indicates a median [interquartile] star formation rate (SFR) of SFR = 63[48, 81] M⊙ yr−1. We note that not properly accounting for correlations between bands when fitting stacked data can significantly bias the result. The galaxies are divided into two groups, disc-like and spheroid-like, according to their Sérsic indices, n. We find evidence that most of the star formation is occurring in n≤ 2 (disc-like) galaxies, with median [interquartile] SFR = 122[100, 150] M⊙ yr−1, while there are indications that the n > 2 (spheroid-like) population may be forming stars at a median [interquartile] SFR = 14[9, 20] M⊙ yr−1, if at all. Finally, we show that star formation is a plausible mechanism for size evolution in this population as a whole, but find only marginal evidence that it is what drives the expansion of the spheroid-like galaxies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».