Missing stellar mass in SED fitting: spatially unresolved photometry can underestimate galaxy masses
Notice bibliographique
Résumé
We fit model spectral energy distributions (SEDs) to each pixel in 67 nearby (〈z〉 = 0.0057) galaxies using broad-band photometry from the Sloan Digital Sky Survey and GALEX. For each galaxy, we compare the stellar mass derived by summing the mass of each pixel to that found from fitting the entire galaxy treated as an unresolved point source. We find that, while the pixel-by-pixel and unresolved masses of galaxies with low specific star formation rates (sSFRs, such as ellipticals and lenticulars) are in rough agreement, the unresolved mass estimate for star-forming galaxies is systematically lower than the measurement from spatially resolved photometry. The discrepancy is strongly correlated with sSFR, with the highest sSFRs in our sample having masses underestimated by 25 per cent (0.12 dex) when treated as point sources. We found a simple relation to statistically correct mass estimates derived from unresolved broad-band SED fitting to the resolved mass estimates: mresolved = munresolved/(−0.057log (sSFR) + 0.34), where sSFR is in units of yr−1. We study the effect of varying spatial resolution by degrading the image resolution of the largest images and find a sharp decrease in the pixel-by-pixel mass estimate at a physical scale of approximately 3 kpc, which is comparable to spiral arm widths. The effects we observe are consistent with the ‘outshining’ idea which posits that the youngest stellar populations mask more massive, older – and thus fainter – stellar populations. Although the presence of strong dust lanes can also lead to a drastic difference between resolved and unresolved mass estimates (up to 45 per cent or 0.3 dex) for any individual galaxy, we found that resolving dust does not affect mass estimates on average. The strong correlation between mass discrepancy and sSFR is thus most likely due to the outshining systematic bias.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».