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Enregistrement W2162596494 · doi:10.1088/0004-637x/807/2/128

THE SCUBA-2 COSMOLOGY LEGACY SURVEY: ALMA RESOLVES THE BRIGHT-END OF THE SUB-MILLIMETER NUMBER COUNTS

2015· article· en· W2162596494 sur OpenAlexaff
J. M. Simpson, Ian Smail, A. M. Swinbank, S. C. Chapman, J. E. Geach, R. J. Ivison, A. P. Thomson, I. Aretxaga, A. W. Blain, W. I. Cowley, Chian-Chou Chen, K. E. K. Coppin, J. S. Dunlop, A. C. Edge, D. Farrah, E. Ibar, A. Karim, K. K. Knudsen, R. Meijerink, M. J. Michałowski, D. Scott, M. Spaans, P. van der Werf

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesFP7 SpaceNational Institutes of Natural SciencesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaScience and Technology Facilities CouncilNational Astronomical Observatory of JapanNational Science FoundationVetenskapsrådetNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Science CouncilNational Radio Astronomy Observatory
Mots-clésPhysicsAstrophysicsMillimeterGalaxyFlux (metallurgy)Luminous infrared galaxyAstronomyStar formationCosmologyJames Clerk Maxwell TelescopeLuminosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present high-resolution 870 μ m Atacama Large Millimeter/sub-millimeter Array (ALMA) continuum maps of 30 bright sub-millimeter sources in the UKIDSS UDS field. These sources are selected from deep, 1 degree 2 850 μ m maps from the SCUBA-2 Cosmology Legacy Survey, and are representative of the brightest sources in the field (median = 8.7 ± 0.4 mJy). We detect 52 sub-millimeter galaxies (SMGs) at >4 σ significance in our 30 ALMA maps. In of the ALMA maps the single-dish source comprises a blend of ≥2 SMGs, where the secondary SMGs are Ultra-luminous Infrared Galaxies (ULIRGs) with 10 12 . The brightest SMG contributes on average of the single-dish flux density, and in the ALMA maps containing ≥2 SMGs the secondary SMG contributes of the integrated ALMA flux. We construct source counts and show that multiplicity boosts the apparent single-dish cumulative counts by 20% at S 870 > 7.5 mJy, and by 60% at S 870 > 12 mJy. We combine our sample with previous ALMA studies of fainter SMGs and show that the counts are well-described by a double power law with a break at 8.5 ± 0.6 mJy. The break corresponds to a luminosity of ∼6 × 10 12 or a star formation rate (SFR) of ∼10 3 . For the typical sizes of these SMGs, which are resolved in our ALMA data with = 1.2 ± 0.1 kpc, this yields a limiting SFR density of ∼100 yr −1 kpc −2 Finally, the number density of S 870 2 mJy SMGs is 80 ± 30 times higher than that derived from blank-field counts. An over-abundance of faint SMGs is inconsistent with line-of-sight projections dominating multiplicity in the brightest SMGs, and indicates that a significant proportion of these high-redshift ULIRGs are likely to be physically associated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations186
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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