Stellar populations of Lyα emitters at<i>z</i>= 3-4 based on deep large area surveys in the Subaru-SXDS/UKIDSS-UDS Field
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the stellar populations of Lyα emitters (LAEs) at z= 3.1 and 3.7 in 0.65 deg2 of the Subaru/XMM–Newton Deep Field, based on rest-frame ultraviolet-to-optical photometry obtained from the Subaru/XMM–Newton Deep Survey, the UKIRT Infrared Deep Sky Survey/Ultra Deep Survey (UKIDSS/UDS), and the Spitzer legacy survey of the UKIDSS/UDS. Among a total of 302 LAEs (224 for z= 3.1 and 78 for z= 3.7), only 11 are detected in the K band, i.e. brighter than K(3σ) = 24.1 mag. Eight of the 11 K-detected LAEs are spectroscopically confirmed. In our stellar population analysis, we treat K-detected objects individually, while K-undetected objects are stacked at each redshift. We find that the K-undetected objects, which should closely represent the LAE population as a whole, have low stellar masses of ∼108–108.5 M⊙, modest star formation rates (SFRs) of 1–100 M⊙ yr−1, and modest dust extinction of E(B−V)★ < 0.2. The K-detected objects are massive, Mstar∼ 109–1010.5 M⊙, and have significant dust extinction with a median of E(B−V)★≃ 0.3. Four K-detected objects with the reddest spectral energy distributions, two of which are spectroscopically confirmed, are heavily obscured with E(B−V)★∼ 0.65, and their continua resemble those of some local ultraluminous infrared galaxies (ULIRGs). Interestingly, they have large Lyα equivalent widths ≃70–250 Å. If these four are excluded, our sample has a weak anticorrelation between Lyα equivalent width and Mstar. We compare the stellar masses and the specific SFRs (sSFRs) of LAEs with those of Lyman-break galaxies (LBGs), distant red galaxies, submillimetre galaxies, and I- or K-selected galaxies with photometric redshifts of zphot∼ 3. We find that the LAE population is the least massive among all the galaxy populations in question, but with relatively high sSFRs, while near-infrared (NIR)-detected LAEs have Mstar and sSFR similar to LBGs. Our reddest four LAEs have very high sSFRs in spite of large Mstar, thus occupying a unique region in the Mstar versus sSFR space.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».