CHANG-ES X: Spatially Resolved Separation of Thermal Contribution from Radio Continuum Emission in Edge-on Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».