Evolution of dust temperature of galaxies through cosmic time as seen by Herschel
Notice bibliographique
Résumé
We study the dust properties of galaxies in the redshift range 0.1 ≲z≲ 2.8 observed by the Herschel Space Observatory in the field of the Great Observatories Origins Deep Survey-North as part of the PACS Extragalactic Probe (PEP) and Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) key programmes. Infrared (IR) luminosity (L) and dust temperature (T) of galaxies are derived from the spectral energy distribution fit of the far-IR (FIR) flux densities obtained with the PACS and SPIRE instruments onboard Herschel. As a reference sample, we also obtain IR luminosities and dust temperatures of local galaxies at z < 0.1 using AKARI and IRAS data in the field of the Sloan Digital Sky Survey. We compare the L-T relation between the two samples and find that the median T of Herschel-selected galaxies at z< 0.5 with L≲ 5 × 10L appears to be 2-5 K colder than that of AKARI-selected local galaxies with similar luminosities, and the dispersion in T for high-z galaxies increases with L due to the existence of cold galaxies that are not seen among local galaxies. We show that this large dispersion of the L-T relation can bridge the gap between local star-forming galaxies and high-z submillimetre galaxies (SMGs). We also find that three SMGs with very low T (≲20 K) covered in this study have close neighbouring sources with similar 24-μm brightness, which could lead to an overestimation of FIR/(sub)millimetre fluxes of the SMGs. © 2010 The Authors. Journal compilation
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».