Evolution of cosmic star formation in the SCUBA-2 Cosmology Legacy Survey
Notice bibliographique
Résumé
We present a new exploration of the cosmic star formation history and dust obscuration in massive galaxies at redshifts 0.5 < z < 6. We utilize the deepest 450- and 850-μm imaging from SCUBA-2 CLS, covering 230 arcmin2 in the AEGIS, COSMOS and UDS fields, together with 100–250 μm imaging from Herschel. We demonstrate the capability of the t-phot deconfusion code to reach below the confusion limit, using multiwavelength prior catalogues from CANDELS/3D-HST. By combining IR and UV data, we measure the relationship between total star formation rate (SFR) and stellar mass up to z ∼ 5, indicating that UV-derived dust corrections underestimate the SFR in massive galaxies. We investigate the relationship between obscuration and the UV slope (the IRX–β relation) in our sample, which is similar to that of low-redshift starburst galaxies, although it deviates at high stellar masses. Our data provide new measurements of the total SFR density (SFRD) in |$M_{\ast }>10^{10}\,\textrm{M}_{\odot }$| galaxies at 0.5 < z < 6. This is dominated by obscured star formation by a factor of >10. One third of this is accounted for by 450-μm-detected sources, while one-fifth is attributed to UV-luminous sources (brighter than |$L_{\rm UV}^\ast$|), although even these are largely obscured. By extrapolating our results to include all stellar masses, we estimate a total SFRD that is in good agreement with previous results from IR and UV data at z ≲ 3, and from UV-only data at z ∼ 5. The cosmic star formation history undergoes a transition at z ∼ 3–4, as predominantly unobscured growth in the early Universe is overtaken by obscured star formation, driven by the build-up of the most massive galaxies during the peak of cosmic assembly.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».