Dust in the Host Galaxies of Supernovae
Notice bibliographique
Résumé
We present Spitzer MIPS 24 μm observations of 50 supernova host galaxies at 0.1 < z < 1.7 in the Great Observatories Origins Deep Survey (GOODS) fields. We also discuss the detection of SN host galaxies in SCUBA/850 μm observations of GOODS-N and Spitzer Infrared Spectrograph (IRS) 16 μm observations of GOODS-S. About 60% of the host galaxies of both Type Ia and core-collapse supernovae are detected at 24 μm, a detection rate that is a factor of 1.5 higher than the field galaxy population. Among the 24 μm detected hosts, 80% have far-infrared luminosities that are comparable to or greater than the optical luminosity, indicating the presence of substantial amounts of dust in the hosts. The median bolometric luminosity of the Type Ia SN hosts is ~10 10.5 L ☉ , very similar to that of core-collapse SN hosts. Using the high-resolution HST ACS data, we have studied the variation of rest-frame optical/ultraviolet colors within the 24 μm detected galaxies at z < 1 to understand the origin of the dust emission. The 24 μm detected galaxies have average colors that are redder by ~0.1 mag than the 24 μm undetected hosts, while the latter show greater scatter in internal colors. This suggests that a smooth distribution of dust is responsible for the observed mid- and far-infrared emission. Of the supernovae that have been detected in the GOODS fields, 70% are located within the half-light radius of the hosts, where dust obscuration effects are significant. Although the dust emission that we detect cannot be translated into a line-of-sight A V , we suggest that the factor of 2-3 larger scatter in the peak B - V colors that is seen in the high- z Type Ia supernova sample relative to the low- z supernovae might be partially due to the dust that we detect in the hosts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».