The SCUBA-2 Cosmology Legacy Survey: Multi-wavelength Properties of ALMA-identified Submillimeter Galaxies in UKIDSS UDS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a multi-wavelength analysis of 52 submillimeter galaxies (SMGs), identified using ALMA 870 μ m continuum imaging in a pilot program to precisely locate bright SCUBA-2-selected submillimeter sources in the UKIDSS Ultra Deep Survey (UDS) field. Using the available deep (especially near-infrared) panoramic imaging of the UDS field at optical-to-radio wavelengths we characterize key properties of the SMG population. The median photometric redshift of the bright ALMA/SCUBA-2 UDS (AS2UDS) SMGs that are detected in a sufficient number of wavebands to derive a robust photometric redshift is z = 2.65 ± 0.13. However, similar to previous studies, 27% of the SMGs are too faint at optical-to-near-infrared wavelengths to derive a reliable photometric redshift. Assuming that these SMGs lie at z ≳ 3 raises the median redshift of the full sample to z = 2.9 ± 0.2. A subset of 23 unlensed, bright AS2UDS SMGs have sizes measured from resolved imaging of their rest-frame far-infrared emission. We show that the extent and luminosity of the far-infrared emission are consistent with the dust emission arising from regions that are, on average, optically thick at a wavelength of (1 σ dispersion of 55–90 μ m). Using the dust masses derived from our optically thick spectral energy distribution models, we determine that these galaxies have a median hydrogen column density of N H = 9.8 × 10 23 cm −2 , or a corresponding median V -band obscuration of A v = 540 mag, averaged along the line of sight to the source of their rest-frame ∼200 μ m emission. We discuss the implications of this extreme attenuation by dust for the multi-wavelength study of dusty starbursts and reddening-sensitive tracers of star formation.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».