<i>Herschel</i>observations of a<i>z</i>∼ 2 stellar mass selected galaxy sample drawn from the GOODS NICMOS Survey
Notice bibliographique
Résumé
We present a study of the far-infrared (IR) properties of a stellar mass selected sample of 1.5 < z < 3 galaxies with log (M*/M⊙) > 9.5 drawn from the Great Observatories Origins Deep Survey (GOODS) Near Infrared Camera and Multi-Object Spectrometer (NICMOS) Survey (GNS), the deepest H-band Hubble Space Telescope survey of its type prior to the installation of Wide Field Camera 3 (WFC3). We use far-IR and submm data from the Photoconductor Array Camera and Spectrometer (PACS) and Spectral and Photometric Imaging Receiver (SPIRE) instruments on-board Herschel, taken from the PACS Evolutionary Probe (PEP) and Herschel Multi-Tiered Extragalactic Survey (HerMES) key projects, respectively. We find a total of 22 GNS galaxies, with median log (M*/M⊙) = 10.8 and z = 2.0, associated with 250 μm sources detected with signal-to-noise ratio (SNR) > 3. We derive mean total IR luminosity log LIR(L⊙) = 12.36 ± 0.05 and corresponding star formation rate (SFR)IR + UV = (280 ± 40) M⊙ yr−1 for these objects, and find them to have mean dust temperature Tdust ≈ 35 K. We find that the SFR derived from the far-IR photometry combined with ultraviolet (UV)-based estimates of unobscured SFR for these galaxies is on average more than a factor of 2 higher than the SFR derived from extinction-corrected UV emission alone, although we note that the IR-based estimate is subject to substantial Malmquist bias. To mitigate the effect of this bias and extend our study to fainter fluxes, we perform a stacking analysis to measure the mean SFR in bins of stellar mass. We obtain detections at the 2–4σ level at SPIRE wavelengths for samples with log (M*/M⊙) > 10. In contrast to the Herschel detected GNS galaxies, we find that estimates of SFRIR + UV for the stacked samples are comparable to those derived from extinction-corrected UV emission, although the uncertainties are large. We find evidence for an increasing fraction of dust obscured star formation with stellar mass, finding , which is likely a consequence of the mass–metallicity relation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».