GOODS-<i>Herschel</i>: a population of 24 <i>μ</i>m dropout sources at<i>z</i> < 2
Notice bibliographique
Résumé
Using extremely deep PACS 100- and 160 μm Herschel data from the GOODS-Herschel program, we identify 21 infrared bright galaxies previously missed in the deepest 24 μm surveys performed by Spitzer/MIPS. These MIPS dropouts are predominantly found in two redshift bins, centred at z ~ 0.4 and ~1.3. Their S100/S24 flux density ratios are similar to those of local (ultra-) luminous infrared galaxies (LIRGs and ULIRGs), whose silicate absorption features at 18 μm (at z ~ 0.4) and 9.7 μm (at z ~ 1.3) are shifted into the 24 μm MIPS band at these redshifts. The high-z sub-sample consists of 11 infrared luminous sources, accounting for ~2% of the whole GOODS-Herschel sample and putting strong upper limits on the fraction of LIRGs/ULIRGs at 1.0 < z < 1.7 that are missed by the 24 μm surveys. We find that a S100/S24 > 43 colour cut selects galaxies with a redshift distribution similar to that of the MIPS dropouts and when combined with a second colour cut, S16/S8 > 4, isolates sources at 1.0 < z < 1.7. We show that these sources have elevated specific star formation rates (sSFR) compared to main sequence galaxies at these redshifts and are likely to be compact starbursts with moderate/strong 9.7 μm silicate absorption features in their mid-IR spectra. Herschel data reveal that their infrared luminosities extrapolated from the 24 μm flux density are underestimated, on average, by a factor of ~3. These silicate break galaxies account for 16% (8%) of the ULIRG (LIRG) population in the GOODS fields, indicating a lower limit in their space density of 2.0 × 10-5 Mpc-3. Finally, we provide estimates of the fraction of z < 2 MIPS dropout sources as a function of the 24-, 100-, 160-, 250- and 350 μm sensitivity limits, and conclude that previous predictions of a population of silicate break galaxies missed by the major 24 μm extragalactic surveys have beenoverestimated.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».