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Enregistrement W2784054083 · doi:10.3847/1538-4357/aaa47f

CHANG-ES X: Spatially Resolved Separation of Thermal Contribution from Radio Continuum Emission in Edge-on Galaxies

2018· article· en· W2784054083 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxySpectral indexLuminosityExtinction (optical mineralogy)CalibrationThermalLuminous infrared galaxyHalo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyze the application of star formation rate calibrations using Hα and 22 μm infrared (IR) imaging data in predicting the thermal radio component for a test sample of three edge-on galaxies (NGC 891, NGC 3044, and NGC 4631) in the Continuum Halos in Nearby Galaxies—an EVLA Survey (CHANG-ES). We use a mixture of Hα and 24 μm calibration from Calzetti et al. and a linear 22 μm only calibration from Jarrett et al. on the test sample. We apply these relations on a pixel-to-pixel basis to create thermal prediction maps in the two CHANG-ES bands: L and C band (1.5 GHz and 6.0 GHz, respectively). We analyze the resulting nonthermal spectral index maps, and find a characteristic steepening of the nonthermal spectral index with vertical distance from the disk after application of all methods. We find possible evidence of extinction in the 22 μm data as compared to 70 μm Spitzer Multiband Imaging Photometer imaging in NGC 891. We analyze a larger sample of edge-on and face-on galaxy 25–100 μm flux ratios, and find that the ratios for edge-ons are systematically lower by a factor of 1.36, a result we attribute to excess extinction in the mid-IR in edge-ons. We introduce a new calibration for correcting the Hα luminosity for dust when galaxies are edge-on or very dusty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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