Inferring the mass of submillimetre galaxies by exploiting their gravitational magnification of background galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Dust emission at submillimetre wavelengths allows us to trace the early phases of star formation in the Universe. In order to understand the physical processes involved in this mode of star formation, it is essential to gain knowledge about the dark matter structures – most importantly their masses – that submillimetre galaxies live in. Here we use the magnification effect of gravitational lensing to determine the average mass and dust content of submillimetre galaxies with 250 μm flux densities of S250 > 15 mJy selected using data from the Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey. The positions of hundreds of submillimetre foreground lenses are cross-correlated with the positions of background Lyman-break galaxies at z ∼ 3–5 selected using optical data from the Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey. We detect a cross-correlation signal at the 7σ level over a sky area of 1 deg2, with ∼80 per cent of this signal being due to magnification, whereas the remaining ∼20 per cent comes from dust extinction. Adopting some simple assumptions for the dark matter and dust profiles and the redshift distribution enables us to estimate the average mass of the haloes hosting the submillimetre galaxies to be log 10[M200/M⊙] = 13.17+ 0.05− 0.08(stat.) and their average dust mass fraction (at radii of >10 kpc) to be Mdust/M200 ≈ 6 × 10−5. This supports the picture that submillimetre galaxies are dusty, forming stars at a high rate, reside in massive group-sized haloes and are a crucial phase in the assembly and evolution of structure in the Universe.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».