Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using the observed submillimetre source counts, from 250 to 1200μm[including the most recent 250, 350 and 500μm counts from Balloon-borne Large-Aperture Submillimetre Telescope (BLAST)], we present a model capable of reproducing these results, which is used as a basis to make predictions for upcoming surveys with the Spectral and Photometric Imaging Receive (SPIRE) instrument aboard the Herschel Space Observatory. The model successfully fits both the integral and differential source counts of submillimetre galaxies in all wavebands, predicting that while ultra-luminous infrared (IR) galaxies dominate at the brightest flux densities, the bulk of the IR background is due to the less luminous IR galaxy population. The model also predicts confusion limits and contributions to the cosmic IR background that are consistent with the BLAST results. Applying this to SPIRE gives predicted source confusion limits of 19.4, 20.5 and 16.1mJy in the 250, 350 and 500μm bands, respectively. This means the SPIRE surveys should achieve sensitivities 1.5 times deeper than the BLAST, revealing a fainter population of IR-luminous galaxies and detecting approximately 2600, 1300 and 700 sources per deg2 in the SPIRE bands (with one in three sources expected to be a high-redshift ultra-luminous source at 500μm). The model number redshift distributions predict a bimodal distribution of local quiescent galaxies and a high-redshift peak corresponding to strongly evolving star-forming galaxies. It suggests the very deepest surveys with Herschel–SPIRE ought to sample the source population responsible for the bulk of the IR background.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».