The local star formation rate density: assessing calibrations using [O ii], H and UV luminosities
Notice bibliographique
Résumé
We explore the use of simple star formation rate (SFR) indicators (such as may be used in high-redshift galaxy surveys) in the local Universe using [O ii], H and u-band luminosities from the deeper 275 deg2 Stripe 82 subsample of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) coupled with UV data from the Galaxy Evolution EXplorer (GALEX) satellite. We examine the consistency of such methods using the star formation rate density as a function of stellar mass in this local volume, and quantify the accuracy of corrections for dust and metallicity on the various indicators. Rest-frame u-band promises to be a particularly good SFR estimator for high-redshift studies since it does not require a particularly large or sensitive extinction correction, yet yields results broadly consistent with more observationally expensive methods. We suggest that the [O ii]-derived SFR, commonly used at higher redshifts , can be used to reliably estimate SFRs for ensembles of galaxies, but for high-mass galaxies , a larger correction than is typically used is required to compensate for the effects of metallicity dependence and dust extinction. We provide a new empirical mass-dependent correction for the [O ii]-SFR.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».