BLAST: the far-infrared/radio correlation in distant galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the correlation between far-infrared (FIR) and radio luminosities in distant galaxies, a lynchpin of modern astronomy. We use data from the Balloon-borne Large Aperture Submillimetre Telescope (BLAST), Spitzer, the Large Apex BOlometer CamerA (LABOCA), the Very Large Array and the Giant Metre-wave Radio Telescope (GMRT) in the Extended Chandra Deep Field South (ECDFS). For a catalogue of BLAST 250-μm-selected galaxies, we remeasure the 70–870-μm flux densities at the positions of their most likely 24-μm counterparts, which have a median [interquartile] redshift of 0.74 [0.25, 1.57]. From these, we determine the monochromatic flux density ratio, q250(= log10[S250 μm/S1400 MHz]), and the bolometric equivalent, qIR. At z≈ 0.6, where our 250-μm filter probes rest-frame 160-μm emission, we find no evolution relative to q160 for local galaxies. We also stack the FIR and submm images at the positions of 24-μm- and radio-selected galaxies. The difference between qIR seen for 250-μm- and radio-selected galaxies suggests that star formation provides most of the IR luminosity in ≲100-μJy radio galaxies, but rather less for those in the mJy regime. For the 24-μm sample, the radio spectral index is constant across 0 < z < 3, but qIR exhibits tentative evidence of a steady decline such that qIR∝ (1 +z)−0.15±0.03– significant evolution, spanning the epoch of galaxy formation, with major implications for techniques that rely on the FIR/radio correlation. We compare with model predictions and speculate that we may be seeing the increase in radio activity that gives rise to the radio background.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».