The Nature of Faint<i>Spitzer</i>‐selected Dust‐obscured Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We use deep far-IR, submillimeter, radio, and X-ray imaging and mid-IR spectroscopy to explore the nature of a sample of Spitzer -selected dust-obscured galaxies (DOGs) in GOODS-N. A sample of 79 galaxies satisfy the criteria R − [ 24] > 14 (Vega) down to S 24 > 100 μJy (median flux density S 24 = 180 μJy). Twelve of these galaxies have IRS spectra available, which we use to measure redshifts and classify these objects as being dominated by star formation or active galactic nucleus (AGN) activity in the mid-IR. The IRS spectra and Spitzer photometric redshifts confirm that the DOGs lie in a tight redshift distribution around z ∼ 2. Based on mid-IR colors, 80% of DOGs are likely dominated by star formation; the stacked X-ray emission from this subsample of DOGs is also consistent with star formation. Since only a small number of DOGs are individually detected at far-IR and submillimeter wavelengths, we use a stacking analysis to determine the average flux from these objects and plot a composite IR (8-1000 μm) spectral energy distribution (SED). The average luminosity of these star-forming DOGs is L IR ∼ 1 × 10 12 L ☉ . We compare the average star-forming DOG to the average bright ( S 850 > 5 mJy) submillimeter galaxy (SMG); the S 24 > 100 μJy DOGs are 3 times more numerous but 8 times less luminous in the IR. The far-IR SED shape of DOGs is similar to that of SMGs (average dust temperature of around 30 K), but DOGs have a higher mid-IR-to-far-IR flux ratio. The average star formation-dominated DOG has a star formation rate of 200 M ☉ yr −1 , which, given their space density, amounts to a contribution of 0.01 M ☉ yr −1 Mpc −3 (or 5%-10%) to the star formation rate density at z ∼ 2.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».