The Herschel census of infrared SEDs through cosmic time★
Notice bibliographique
Résumé
Using Herschel data from the deepest SPIRE and PACS surveys (HerMES and PEP) in COSMOS, GOODS-S and GOODS-N, we examine the dust properties of infrared (IR)luminous (L IR > 10 10 L ) galaxies at 0.1 < z < 2 and determine how these evolve with cosmic time. The unique angle of this work is the rigorous analysis of survey selection effects, making this the first study of the star-formation-dominated, IR-luminous population within a framework almost entirely free of selection biases. We find that IR-luminous galaxies have spectral energy distributions (SEDs) with broad far-IR peaks characterized by cool/extended dust emission and average dust temperatures in the 25-45 K range. Hot (T > 45 K) SEDs and cold (T < 25 K), cirrus-dominated SEDs are rare, with most sources being within the range occupied by warm starbursts such as M82 and cool spirals such as M51. We observe a luminosity-temperature (L-T ) relation, where the average dust temperature of log [L IR /L ] 12.5 galaxies is about 10 K higher than that of their log [L IR /L ] 10.5 counterparts. However, although the increased dust heating in more luminous systems is the driving factor behind the L-T relation, the increase in dust mass and/or starburst size with luminosity plays a dominant role in shaping it. Our results show that the dust conditions in IR-luminous sources evolve with cosmic time: at high redshift, dust temperatures are on average up to 10 K lower than what is measured locally (z 0.1). This is manifested as a flattening of the L-T relation, suggesting that (ultra)luminous infrared galaxies [(U)LIRGs] in the early Universe are typically characterized by a more extended dust distribution and/or higher dust masses than local equivalent sources. Interestingly, the evolution in dust temperature is luminosity dependent, with the fraction of LIRGs with T < 35 K showing a two-fold increase from z 0 to z 2, whereas that of ULIRGs with T < 35 K shows a six-fold increase. Our results suggest a greater diversity in the IR-luminous population at high redshift, particularly for ULIRGs.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».