Panchromatic spectral energy distributions of<i>Herschel</i>sources
Notice bibliographique
Résumé
Combining far-infrared Herschel photometry from the PACS Evolutionary Probe (PEP) and Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) guaranteed time programs with ancillary datasets in the GOODS-N, GOODS-S, and COSMOS fields, it is possible to sample the 8–500 μm spectral energy distributions (SEDs) of galaxies with at least 7–10 bands. Extending to the UV, optical, and near-infrared, the number of bands increases up to 43. We reproduce the distribution of galaxies in a carefully selected restframe ten colors space, based on this rich data-set, using a superposition of multivariate Gaussian modes. We use this model to classify galaxies and build median SEDs of each class, which are then fitted with a modified version of the magphys code that combines stellar light, emission from dust heated by stars and a possible warm dust contribution heated by an active galactic nucleus (AGN). The color distribution of galaxies in each of the considered fields can be well described with the combination of 6–9 classes, spanning a large range of far- to near-infrared luminosity ratios, as well as different strength of the AGN contribution to bolometric luminosities. The defined Gaussian grouping is used to identify rare or odd sources. The zoology of outliers includes Herschel-detected ellipticals, very blue z ~ 1 Ly-break galaxies, quiescent spirals, and torus-dominated AGN with star formation. Out of these groups and outliers, a new template library is assembled, consisting of 32 SEDs describing the intrinsic scatter in the restframe UV-to-submm colors of infrared galaxies. This library is tested against L(IR) estimates with and without Herschel data included, and compared to eightother popular methods often adopted in the literature. When implementing Herschel photometry, these approaches produce L(IR) values consistent with each other within a median absolute deviation of 10–20%, the scatter being dominated more by fine tuning of the codes, rather than by the choice of SED templates. Finally, the library is used to classify 24 μm detected sources in PEP GOODS fields on the basis of AGN content, L(60)/L(100) color and L(160)/L(1.6) luminosity ratio. AGN appear to be distributed in the stellar mass (M∗) vs. star formation rate (SFR) space along with all other galaxies, regardless of the amount of infrared luminosity they are powering, with the tendency to lie on the high SFR side of the “main sequence”. The incidence of warmer star-forming sources grows for objects with higher specific star formation rates (sSFR), and they tend to populate the “off-sequence” region of the M∗ − SFR − z space.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».