HerMES: THE CONTRIBUTION TO THE COSMIC INFRARED BACKGROUND FROM GALAXIES SELECTED BY MASS AND REDSHIFT
Notice bibliographique
Résumé
We quantify the fraction of the cosmic infrared background (CIB) that originates from galaxies identified in the UV/optical/near-infrared by stacking 81,250 (35.7 arcmin -2 ) K-selected sources (K AB < 24.0) split according to their rest-frame U -V versus V -J colors into 72,216 star-forming and 9034 quiescent galaxies, on maps from Spitzer/MIPS (24 m), Herschel/PACS (100, 160 m), Herschel/SPIRE (250, 350, 500 m), and AzTEC (1100 m). The fraction of the CIB resolved by our catalog is (69% 15%) at 24 m, (78% 17%) at 70 m, (58% 13%) at 100 m, (78% 18%) at 160 m, (80% 17%) at 250 m, (69% 14%) at 350 m, (65% 12%) at 500 m, and (45% 8%) at 1100 m. Of that total, about 95% originates from star-forming galaxies, while the remaining 5% is from apparently quiescent galaxies. The CIB at 200 m appears to be sourced predominantly from galaxies at z 1, while at 200 m the bulk originates from 1 z 2. Galaxies with stellar masses log(M/M ) = 9.5-11 are responsible for the majority of the CIB, with those in the log(M/M ) = 9.5-10 bin contributing mostly at < 250 m, and those in the log(M/M ) = 10-11 bin dominating at > 350 m. The contribution from galaxies in the log(M/M ) = 9.0-9.5 (lowest) and log(M/M ) = 11.0-12.0 (highest) stellarmass bins contribute the least-both of order 5%-although the highest stellar-mass bin is a significant contributor to the luminosity density at z 2. The luminosities of the galaxies responsible for the CIB shifts from combinations of "normal" and luminous infrared galaxies (LIRGs) at 160 m, to LIRGs at 160 500 m, to finally LIRGs and ultra-luminous infrared galaxies at 500 m. Stacking analyses were performed using simstack, a novel algorithm designed to account for possible biases in the stacked flux density due to clustering. It is made available to the public at www.astro.caltech.edu/viero/viero_homepage/toolbox.html.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».