Unbiased Large Spectroscopic Surveys of Galaxies Selected by <i>SPICA</i> Using Dust Bands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mid-infrared range contains many spectral features associated with large molecules and dust grains such as polycyclic aromatic hydrocarbons and silicates. These are usually very strong compared to fine-structure gas lines, and thus valuable in studying the spectral properties of faint distant galaxies. In this paper, we evaluate the capability of low-resolution mid-infrared spectroscopic surveys of galaxies that could be performed by SPICA. The surveys are designed to address the question how star formation and black hole accretion activities evolved over cosmic time through spectral diagnostics of the physical conditions of the interstellar/circumnuclear media in galaxies. On the basis of results obtained with Herschel far-infrared photometric surveys of distant galaxies and Spitzer and AKARI near- to mid-infrared spectroscopic observations of nearby galaxies, we estimate the numbers of the galaxies at redshift z > 0.5, which are expected to be detected in the polycyclic aromatic hydrocarbon features or dust continuum by a wide (10 deg2) or deep (1 deg2) blind survey, both for a given observation time of 600 h. As by-products of the wide blind survey, we also expect to detect debris disks, through the mid-infrared excess above the photospheric emission of nearby main-sequence stars, and we estimate their number. We demonstrate that the SPICA mid-infrared surveys will efficiently provide us with unprecedentedly large spectral samples, which can be studied further in the far-infrared with SPICA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».