THE COMPLEX PHYSICS OF DUSTY STAR-FORMING GALAXIES AT HIGH REDSHIFTS AS REVEALED BY<i>HERSCHEL</i>AND<i>SPITZER</i>
Notice bibliographique
Résumé
We combine far-infrared photometry from Herschel (PEP/HerMES) with deep mid-infrared spectroscopy from Spitzer to investigate the nature and the mass assembly history of a sample of 31 luminous and ultraluminous infrared galaxies ((U)LIRGs) at z ∼ 1 and 2 selected in GOODS-S with 24 μm fluxes between 0.2 and 0.5 mJy. We model the data with a self-consistent physical model (GRASIL) which includes a state-of-the-art treatment of dust extinction and reprocessing. We find that all of our galaxies appear to require massive populations of old (>1 Gyr) stars and, at the same time, to host a moderate ongoing activity of star formation (SFR ⩽ 100 M ☉ yr −1 ). The bulk of the stars appear to have been formed a few Gyr before the observation in essentially all cases. Only five galaxies of the sample require a recent starburst superimposed on a quiescent star formation history. We also find discrepancies between our results and those based on optical-only spectral energy distribution (SED) fitting for the same objects; by fitting their observed SEDs with our physical model we find higher extinctions (by Δ A V ∼ 0.81 and 1.14) and higher stellar masses (by Δlog( M ⋆ ) ∼ 0.16 and 0.36 dex) for z ∼ 1 and z ∼ 2 (U)LIRGs, respectively. The stellar mass difference is larger for the most dust-obscured objects. We also find lower SFRs than those computed from L IR using the Kennicutt relation due to the significant contribution to the dust heating by intermediate-age stellar populations through "cirrus" emission (∼73% and ∼66% of the total L IR for z ∼ 1 and z ∼ 2 (U)LIRGs, respectively).
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».