Detailed modelling of a large sample of Herschel sources in the Lockman Hole: identification of cold dust and of lensing candidates through their anomalous SEDs★
Notice bibliographique
Résumé
We have studied in detail a sample of 967 SPIRE sources with 5σ detections at 350 and 500 μm and associations with Spitzer-SWIRE 24 μm galaxies in the HerMES-Lockman survey area, fitting their mid- and far-infrared, and submillimetre, spectral energy distributions (SEDs) in an automatic search with a set of six infrared templates. For almost 300 galaxies, we have modelled their SEDs individually to ensure the physicality of the fits. We confirm the need for the new cool and cold cirrus templates, and also of the young starburst template, introduced in earlier work. We also identify 109 lensing candidates via their anomalous SEDs and provide a set of colour–redshift constraints which allow lensing candidates to be identified from combined Herschel and Spitzer data. The picture that emerges of the submillimetre galaxy population is complex, comprising ultraluminous and hyperluminous starbursts, lower luminosity galaxies dominated by interstellar dust emission, lensed galaxies and galaxies with surprisingly cold (10–13 K) dust. 11 per cent of 500 μm selected sources are lensing candidates. 70 per cent of the unlensed sources are ultraluminous infrared galaxies and 26 per cent are hyperluminous. 34 per cent are dominated by optically thin interstellar dust (‘cirrus’) emission, but most of these are due to cooler dust than is characteristic of our Galaxy. At the highest infrared luminosities we see SEDs dominated by M82, Arp 220 and young starburst types, in roughly equal proportions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».