Infrared luminosity functions of AKARI Sloan Digital Sky Survey galaxies
Notice bibliographique
Résumé
By cross-correlating the AKARI all-sky survey in six infrared (IR) bands (9, 18, 65, 90, 140 and 160 μm) with the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) galaxies, we identified 2357 IR galaxies with a spectroscopic redshift. This is not just one of the largest samples of local IR galaxies, but AKARI provides crucial far-IR (FIR) bands for accurately measuring the galaxy spectral energy distribution (SED) across the peak of the dust emission at > 100 μ m. By fitting modern IR SED models to the AKARI photometry, we measured the total infrared luminosity (LIR) of individual galaxies. Using this LIR, we constructed the luminosity functions (LF) of IR galaxies at a median redshift of z= 0.031. The LF agrees well with that at z= 0.0082 (the Revised Bright Galaxy Sample), showing smooth and continuous evolution towards higher redshift LFs measured in the AKARI North Ecliptic Pole (NEP) deep field. By integrating the IR LF weighted by LIR, we measured the local cosmic IR luminosity density of ΩIR= (3.8+5.8−1.2) × 108 L⊙ Mpc−3. We separate galaxies into active galactic nuclei (AGN), star-forming galaxies (SFG) and composite by using the [N ii]/Hα versus [O iii]/Hβ line ratios. The fraction of AGN shows a continuous increase with increasing LIR from 25 to 90 per cent at 9 < log LIR < 12.5. The SFRHα and show good correlations with LIR for SFG and AGN, respectively. The self-absorption-corrected Hα/Hβ ratio shows a weak increase with LIR with a substantial scatter. When we separate IR LFs into contributions from AGN and SFG, the AGN contribution becomes dominant at LIR > 1011 L⊙, coinciding with the break of both the SFG and AGN IR LFs. At LIR≤ 1011 L⊙, SFG dominates IR LFs. Only 1.1 ± 0.1 per cent of ΩIR is produced by luminous infrared galaxies (LIR > 1011 L⊙), and only 0.03 ± 0.01 per cent by ultraluminous infrared galaxies (LIR > 1012 L⊙) in the local Universe. Compared with high-redshift results from the AKARI NEP deep survey, we observed a strong evolution of ΩSFGIR∝ (1 +z)4.1±0.4 and ΩAGNIR∝ (1 +z)4.1±0.5. Our results show that all of our measured quantities (IR LFs, L*, ΩAGNIR, ΩSFGIR) show smooth and steady increase from lower redshift (the Revised Bright Galaxy Sample) to higher redshift (the AKARI NEP deep survey).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».