GOODS-<i>HERSCHEL</i>: IMPACT OF ACTIVE GALACTIC NUCLEI AND STAR FORMATION ACTIVITY ON INFRARED SPECTRAL ENERGY DISTRIBUTIONS AT HIGH REDSHIFT
Notice bibliographique
Résumé
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 > 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».