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Enregistrement W2754818048 · doi:10.1051/0004-6361/201731935

The VIMOS Ultra Deep Survey: Nature, ISM properties, and ionizing spectra of CIII]<i>λ</i>1909 emitters at z = 2–4

2017· article· en· W2754818048 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCentro de Estudos Ambientais e Marinhos, Universidade de AveiroInstitut sur la Nutrition et les Aliments Fonctionnels
Mots-clésPhotoionizationGalaxyRedshiftSpectral lineMetallicityIonizationActive galactic nucleusInterstellar mediumLine (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Ultraviolet (UV) emission-line spectra are used to spectroscopically confirm high- z galaxies and increasingly also to determine their physical properties. Aims. We construct photoionization models to interpret the observed UV spectra of distant galaxies in terms of the dominant radiation field and the physical condition of the interstellar medium (ISM). These models are applied to new spectroscopic observations from the VIMOS Ultra Deep Survey (VUDS). Methods. We construct a large grid of photoionization models, which use several incident radiation fields (stellar populations, active galactic nuclei (AGNs), mix of stars and AGNs, blackbodies, and others), and cover a wide range of metallicities and ionization parameters. From these models we derive new spectral UV line diagnostics using equivalent widths (EWs) of [C III ] λ 1909 doublet, C IV λ 1549 doublet and the line ratios of [C III ], C IV , and He II λ 1640 recombination lines. We apply these diagnostics to a sample of 450 [C III ]-emitting galaxies at redshifts z = 2–4 previously identified in VUDS. Results. We demonstrate that our photoionization models successfully reproduce observations of nearby and high-redshift sources with known radiation field and/or metallicity. For star-forming galaxies our models predict that [C III ] EW peaks at sub-solar metallicities, whereas C IV EW peaks at even lower metallicity. Using the UV diagnostics, we show that the average star-forming galaxy (EW([C III ]) ~ 2 Å) based on the composite of the 450 UV-selected galaxies’ spectra The inferred metallicity and ionization parameter is typically Z = 0.3–0.5 Z ⊙ and log U = −2.7 to − 3, in agreement with earlier works at similar redshifts. The models also indicate an average age of 50–200 Myr since the beginning of the current star-formation, and an ionizing photon production rate, ξ ion , of log ξ ion /erg −1 Hz = 25.3–25.4. Among the sources with EW([C III ]) &gt;= 10 Å, approximately 30% are likely dominated by AGNs. The metallicity derived for galaxies with EW(CIII) = 10–20 Å is low, Z = 0.02–0.2 Z ⊙ , and the ionization parameter higher (log U ~−1.7) than the average star-forming galaxy. To explain the average UV observations of the strongest but rarest [C III ] emitters (EW([C III ]) &gt; 20 Å), we find that stellar photoionization is clearly insufficient. A radiation field consisting of a mix of a young stellar population (log ξ ion /erg −1 Hz ~ 25.7) plus an AGN component is required. Furthermore an enhanced C/O abundance ratio (up to the solar value) is needed for metallicities Z = 0.1–0.2 Z ⊙ and log U = −1.7 to − 1.5. Conclusions. A large grid of photoionization models has allowed us to propose new diagnostic diagrams to classify the nature of the ionizing radiation field (star formation or AGN) of distant galaxies using UV emission lines, and to constrain their ISM properties. We have applied this grid to a sample of [C III ]-emitting galaxies at z = 2–4 detected in VUDS, finding a range of physical properties and clear evidence for significant AGN contribution in rare sources with very strong [C III ] emission. The UV diagnostics we propose should also serve as an important basis for the interpretation of upcoming observations of high-redshift galaxies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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