An ALMA survey of submillimetre galaxies in the Extended Chandra Deep Field South: high-resolution 870 μm source counts
Notice bibliographique
Résumé
We report the first counts of faint submillimetre galaxies (SMGs) in the 870-μm band derived from arcsecond-resolution observations with the Atacama Large Millimeter Array (ALMA). We have used ALMA to map a sample of 122 870-μm-selected submillimetre sources drawn from the 0.5°×0.5° the Large Apex BOlometer CAmera (LABOCA) Extended Chandra Deep Field South submillimetre survey (LESS). These ALMA maps have an average depth of σ870 μm ˜ 0.4 mJy, some approximately three times deeper than the original LABOCA survey and critically the angular resolution is more than an order of magnitude higher, FWHM of ˜1.5 arcsec compared to ˜19 arcsec for the LABOCA discovery map. This combination of sensitivity and resolution allows us to precisely pinpoint the SMGs contributing to the submillimetre sources from the LABOCA map, free from the effects of confusion. We show that our ALMA-derived SMG counts broadly agree with the submillimetre source counts from previous, lower resolution single-dish surveys, demonstrating that the bulk of the submillimetre sources are not caused by blending of unresolved SMGs. The difficulty which well-constrained theoretical models have in reproducing the high surface densities of SMGs, thus remains. However, our observations do show that all of the very brightest sources in the LESS sample, S870 μm ≳ 12 mJy, comprise emission from multiple, fainter SMGs, each with 870-μm fluxes of ≲9 mJy. This implies a natural limit to the star formation rate in SMGs of ≲103 M⊙ yr-1, which in turn suggests that the space densities of z > 1 galaxies with gas masses in excess of ˜5 × 1010 M⊙ is <10-5 Mpc-3. We also discuss the influence of this blending on the identification and characterization of the SMG counterparts to these bright submillimetre sources and suggest that it may be responsible for previous claims that they lie at higher redshifts than fainter SMGs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».