The Infrared Properties of Submillimeter Galaxies: Clues from Ultradeep 70 μm Imaging
Notice bibliographique
Résumé
We present 70 μm properties of submillimeter galaxies (SMGs) in the Great Observatories Origins Deep Survey (GOODS) North field. Out of 30 submillimeter galaxies ( S 850 > 2 mJy) in the central GOODS-N region, we find two with secure 70 μm detections. These are the first 70 μm detections of SMGs. One of the matched SMGs is at z ~ 0.5, and has S 70 / S 850 and S 70 / S 24 ratios consistent with a cool galaxy. The second SMG ( z = 1.2) has infrared-submillimeter colors that indicate it is more actively forming stars. We examine the average 70 μm properties of the SMGs by performing a stacking analysis, which also allows us to estimate that S 850 > 2 mJy SMGs contribute 9% ± 3% of the 70 μm background light. The S 850 / S 70 colors of the SMG population as a whole is best fit by cool galaxies, and because of the redshifting effects these constraints are mainly on the lower z subsample. We fit spectral energy distributions (SEDs) to the far-infrared data points of the two detected SMGs and the average low-redshift SMG ( z median = 1.4). We find that the average low- z SMG has a cooler dust temperature than local ultraluminous infrared galaxies (ULIRGs) of similar luminosity and an SED that is best fit by scaled-up versions of normal spiral galaxies. The average low- z SMG is found to have a typical dust temperature T = 21-33 K and infrared luminosity L 8-1000 μm = 8.0 × 10 11 L ☉ . We estimate the AGN contribution to the total infrared luminosity of low- z SMGs is less than 23%.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».