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Enregistrement W2046780919 · doi:10.1088/0004-637x/759/2/139

GOODS-<i>HERSCHEL</i>: IMPACT OF ACTIVE GALACTIC NUCLEI AND STAR FORMATION ACTIVITY ON INFRARED SPECTRAL ENERGY DISTRIBUTIONS AT HIGH REDSHIFT

2012· article· en· W2046780919 sur OpenAlexaff
Allison Kirkpatrick, Alexandra Pope, V. Charmandaris, Mark Dickinson, J. M. Gabor, Ho Seong Hwang, R. J. Ivison, James Mullaney, M. Pannella, D. Scott, B. Altieri, F. Bournaud, V. Buat, Daniela Coia, H. Dannerbauer, K. M. Dasyra, Jeyhan S. Kartaltepe, R. Leiton, Lihwai Lin, G. Magdis, B. Magnelli, G. Morrison, Paola Popesso, I. Valtchanov

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésAstrophysicsPhysicsActive galactic nucleusSpectral energy distributionGalaxyStar formationRedshiftInfraredBlack-body radiationAstronomyLuminous infrared galaxyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the effects of active galactic nuclei (AGN) and star formation activity on the infrared (0.3-1000 microns) spectral energy distributions of luminous infrared galaxies from z = 0.5 to 4.0. We have compiled a large sample of 151 galaxies selected at 24 microns (S24 &gt; 100 uJy) in the GOODS-N and ECDFS fields for which we have deep Spitzer IRS spectroscopy, allowing us to decompose the mid-IR spectrum into contributions from star formation and AGN activity. A significant portion (~25%) of our sample is dominated by an AGN in the mid-IR. Based on the mid-IR classification, we divide our full sample into four sub-samples: z~1 star-forming (SF) sources; z~2 SF sources; AGN with clear 9.7 micron silicate absorption; and AGN with featureless mid-IR spectra. From our large spectroscopic sample and wealth of multi-wavelength data, including deep Herschel imaging at 100, 160, 250, 350, and 500 microns, we use 95 galaxies with complete spectral coverage to create a composite spectral energy distribution (SED) for each sub-sample. We then fit a two-temperature component modified blackbody to the SEDs. We find that the IR SEDs have similar cold dust temperatures, regardless of the mid-IR power source, but display a marked difference in the warmer dust temperatures. We calculate the average effective temperature of the dust in each sub-sample and find a significant (~20 K) difference between the SF and AGN systems. We compare our composite SEDs to local templates and find that local templates do not accurately reproduce the mid-IR features and dust temperatures of our high redshift systems. High redshift IR luminous galaxies contain significantly more cool dust than their local counterparts. We find that a full suite of photometry spanning the IR peak is necessary to accurately account for the dominant dust temperature components in high redshift IR luminous galaxies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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