Estimating the Molecular Gas Mass of Low-redshift Galaxies from a Combination of Mid-infrared Luminosity and Optical Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present CO ( J = 1−0) and/or CO ( J = 2−1) spectroscopy for 31 galaxies selected from the ongoing Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey, obtained with multiple telescopes. This sample is combined with CO observations from the literature to study the correlation of the CO luminosities ( ) with the mid-infrared luminosities at 12 ( ) and 22 μ m ( ), as well as the dependence of the residuals on a variety of galaxy properties. The correlation with is tighter and more linear, but galaxies with relatively low stellar masses ( M ⊙ ) and blue colors ( and/or NUV − r ≲ 3) fall significantly below the mean – relation. We propose a new estimator of the CO (1−0) luminosity (and thus the total molecular gas mass M mol ) that is a linear combination of three parameters: , , and g − r . We show that, with a scatter of only 0.18 dex in log , this estimator provides unbiased estimates for galaxies of different properties and types. An immediate application of this estimator to a compiled sample of galaxies with only CO ( J = 2−1) observations yields a distribution of the CO ( J = 2−1) to CO ( J = 1−0) luminosity ratios ( R21 ) that agrees well with the distribution of real observations, in terms of both the median and the shape. Application of our estimator to the current MaNGA sample reveals a gas-poor population of galaxies that are predominantly early-type and show no correlation between molecular gas-to-stellar mass ratio and star formation rate, in contrast to gas-rich galaxies. We also provide alternative estimators with similar scatters, based on r - and/or z -band luminosities instead of . These estimators serve as cheap and convenient M mol proxies to be potentially applied to large samples of galaxies, thus allowing statistical studies of gas-related processes of galaxies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».