The Hubble Deep Field-North SCUBA Super-map - IV. Characterizing submillimetre galaxies using deep Spitzer imaging
Notice bibliographique
Résumé
We present SEDs, Spitzer colours, and IR luminosities for 850 micron selected galaxies in the GOODS-N field. Using the deep Spitzer Legacy images and new data and reductions of the VLA-HDF radio data, we find statistically secure counterparts for 60 per cent (21/35) of our submm sample, and identify tentative counterparts for another 12 objects. This is the largest sample of submm galaxies with statistically secure counterparts detected in the radio and with Spitzer. We find that in most cases the 850 micron emission is dominated by a single 24 micron source. A composite rest-frame SED shows that the submm sources peak at longer wavelengths than those of local ULIRGs of the same luminosity and therefore appear to be cooler. The SEDs of submm galaxies are also different from those of their high redshift neighbours, the near-IR selected BzK galaxies, whose mid-IR to radio SEDs are more like those of local ULIRGs. Using 24 micron. 850 micron and 1.4 GHz observations, we fit templates that span the mid-IR through radio to derived the integrated IR luminosity of the submm galaxies. By themselves, 24 micron and radio fluxes are able to predict LIR reasonably well because they are relatively insensitive to temperature. However, the submm flux by itself consistently overpredicts LIR when using spectral templates which obey the local ULIRG temperature-luminosity relation. The shorter Spitzer wavelengths sample the stellar bump at the redshifts of the submm sources, and we find that the Spitzer photometry alone provides a model independent estimate of the redshift. Using X-ray and mid-IR data, only 5 per cent of our secure counterparts show strong evidence for an active galactic nucleus dominating the IR luminosity.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».