The evolution of the dust temperatures of galaxies in the SFR–<i>M</i><sub>∗</sub>plane up to<i>z</i> ~ 2
Notice bibliographique
Résumé
We study the evolution of the dust temperature of galaxies in the SFR− M∗ plane up to z ~ 2 using far-infrared and submillimetre observations from the Herschel Space Observatory taken as part of the PACS Evolutionary Probe (PEP) and Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) guaranteed time key programmes. Starting from a sample of galaxies with reliable star-formation rates (SFRs), stellar masses (M∗) and redshift estimates, we grid the SFR− M∗parameter space in several redshift ranges and estimate the mean dust temperature (Tdust) of each SFR–M∗ − z bin. Dust temperatures are inferred using the stacked far-infrared flux densities (100–500 μm) of our SFR–M∗ − z bins. At all redshifts, the dust temperature of galaxies smoothly increases with rest-frame infrared luminosities (LIR), specific SFRs (SSFR; i.e., SFR/M∗), and distances with respect to the main sequence (MS) of the SFR− M∗ plane (i.e., Δlog (SSFR)MS = log [SSFR(galaxy)/SSFRMS(M∗,z)]). The Tdust − SSFR and Tdust − Δlog (SSFR)MS correlations are statistically much more significant than the Tdust − LIR one. While the slopes of these three correlations are redshift-independent, their normalisations evolve smoothly from z = 0 and z ~ 2. We convert these results into a recipe to derive Tdust from SFR, M∗ and z, valid out to z ~ 2 and for the stellar mass and SFR range covered by our stacking analysis. The existence of a strong Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation provides us with several pieces of information on the dust and gas content of galaxies. Firstly, the slope of the Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation can be explained by the increase in the star-formation efficiency (SFE; SFR/Mgas) with Δlog (SSFR)MS as found locally by molecular gas studies. Secondly, at fixed Δlog (SSFR)MS, the constant dust temperature observed in galaxies probing wide ranges in SFR and M∗ can be explained by an increase or decrease in the number of star-forming regions with comparable SFE enclosed in them. And thirdly, at high redshift, the normalisation towards hotter dust temperature of the Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation can be explained by the decrease in the metallicities of galaxies or by the increase in the SFE of MS galaxies. All these results support the hypothesis that the conditions prevailing in the star-forming regions of MS and far-above-MS galaxies are different. MS galaxies have star-forming regions with low SFEs and thus cold dust, while galaxies situated far above the MS seem to be in a starbursting phase characterised by star-forming regions with high SFEs and thus hot dust.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».