The Metal‐strong Damped Lyα Systems
Notice bibliographique
Résumé
We have identified a metal-strong (logN(Zn+) > 13.15 or logN(Si+) > 15.95) DLA (MSDLA) population from an automated quasar (QSO) absorber search in the Sloan Digital Sky Survey Data Release 3 (SDSS-DR3) quasar sample, and find that MSDLAs comprise ~5% of the entire DLA population with z_abs > 2.2 found in QSO sightlines with r < 19.5. We have also acquired 27 Keck ESI follow-up spectra of metal-strong candidates to evaluate our automated technique and examine the MSDLA candidates at higher resolution. We demonstrate that the rest equivalent widths of strong ZnII 2026 and SiII 1808 lines in low-resolution SDSS spectra are accurate metal-strong indicators for higher-resolution spectra, and predict the observed equivalent widths and signal-to-noise ratios needed to detect certain extremely weak lines with high-resolution instruments. We investigate how the MSDLAs may affect previous studies concerning a dust-obscuration bias and the N(HI)-weighted cosmic mean metallicity <Z(z)>. Finally, we include a brief discussion of abundance ratios in our ESI sample and find that underlying mostly Type II supernovae enrichment are differential depletion effects due to dust (and in a few cases quite strong); we present here a handful of new Ti and Mn measurements, both of which are useful probes of depletion in DLAs. Future papers will present detailed examinations of particularly metal-strong DLAs from high-resolution KeckI/HIRES and VLT/UVES spectra.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».