THE REDSHIFT DISTRIBUTION OF DUSTY STAR-FORMING GALAXIES FROM THE SPT SURVEY
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) in Cycle 1 to determine spectroscopic redshifts of high-redshift dusty star-forming galaxies (DSFGs) selected by their 1.4 mm continuum emission in the South Pole Telescope (SPT) survey. We present ALMA 3 mm spectral scans between 84 and 114 GHz for 15 galaxies and targeted ALMA 1 mm observations for an additional eight sources. Our observations yield 30 new line detections from CO, [C i ], [N ii ], H 2 O and NH 3 . We further present Atacama Pathfinder Experiment [C ii ] and CO mid- J observations for seven sources for which only a single line was detected in spectral-scan data from ALMA Cycle 0 or Cycle 1. We combine the new observations with previously published and new millimeter/submillimeter line and photometric data of the SPT-selected DSFGs to study their redshift distribution. The combined data yield 39 spectroscopic redshifts from molecular lines, a success rate of >85%. Our sample represents the largest data set of its kind today and has the highest spectroscopic completeness among all redshift surveys of high- z DSFGs. The median of the redshift distribution is z = 3.9 ± 0.4, and the highest-redshift source in our sample is at z = 5.8. We discuss how the selection of our sources affects the redshift distribution, focusing on source brightness, selection wavelength, and strong gravitational lensing. We correct for the effect of gravitational lensing and find the redshift distribution for 1.4 mm selected sources with a median redshift of z = 3.1 ± 0.3. Comparing to redshift distributions selected at shorter wavelengths from the literature, we show that selection wavelength affects the shape of the redshift distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».