A joint analysis of BLAST 250-500 μm and LABOCA 870 μm observations in the Extended Chandra Deep Field-South
Notice bibliographique
Résumé
We present a joint analysis of the overlapping Balloon-borne Large Aperture Submillimetre Telescope (BLAST) 250, 350, 500 μm, and LABOCA 870 μm observations [from the LABOCA ECDFS Submm Survey (LESS) survey] of the Extended Chandra Deep Field-South. Out to z∼ 3, the BLAST filters sample near the peak wavelength of thermal far-infrared (FIR) emission from galaxies (rest-frame wavelengths ∼60–200 μm), primarily produced by dust heated through absorption in star-forming clouds. However, identifying counterparts to individual BLAST peaks is very challenging, given the large beams [full-width at half-maximum (FWHM) 36–60 arcsec]. In contrast, the ground-based 870 μm observations have a significantly smaller 19 arcsec FWHM beam, and are sensitive to higher redshifts (z∼ 1–5, and potentially beyond) due to the more favourable negative K-correction. We use the LESS data, as well as deep Spitzer and VLA imaging, to identify 118 individual sources that produce significant emission in the BLAST bands. We characterize the temperatures and FIR luminosities for a subset of 69 sources which have well-measured submillimetre (submm) spectral energy distributions (SEDs) and redshift measurements out to z∼ 3. For flux-limited sub-samples in each BLAST band, and a dust emissivity index β= 2.0, we find a median temperature T= 30 K (all bands) as well as median redshifts: z= 1.1 (interquartile range 0.2–1.9) for S250 > 40 mJy; z= 1.3 (interquartile range 0.6–2.1) for S350 > 30 mJy; and z= 1.6 (interquartile range 1.3–2.3) for S500 > 20 mJy. Taking into account the selection effects for our survey (a bias towards detecting lower-temperature galaxies), we find no evidence for evolution in the local FIR–temperature correlation out to z∼ 2.5. Comparing with star-forming galaxy SED templates, about 8 per cent of our sample appears to exhibit significant excesses in the radio and/or mid-IR, consistent with those sources harbouring active galactic nuclei (AGN). Since our statistical approach differs from most previous studies of submm galaxies, we describe the following techniques in two appendices: our ‘matched filter’ for identifying sources in the presence of point-source confusion; and our approach for identifying counterparts using likelihood ratios. This study is a direct precursor to future joint FIR/submm surveys, for which we outline a potential identification and SED measurement strategy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».