The CO(3–2)/CO(1–0) Luminosity Line Ratio in Nearby Star-forming Galaxies and Active Galactic Nuclei from xCOLD GASS, BASS, and SLUGS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the luminosity line ratio in a sample of nearby (z < 0.05) galaxies: 25 star-forming galaxies (SFGs) from the xCOLD GASS survey, 36 hard X-ray-selected active galactic nucleus (AGN) host galaxies from the BAT AGN Spectroscopic Survey, and 37 infrared-luminous galaxies from the SCUBA Local Universe Galaxy Survey. We find a trend for r 31 to increase with star formation efficiency (SFE). We model r 31 using the UCL-PDR code and find that the gas density is the main parameter responsible for the variation of r 31, while the interstellar radiation field and cosmic-ray ionization rate play only a minor role. We interpret these results to indicate a relation between SFE and gas density. We do not find a difference in the r 31 value of SFGs and AGN host galaxies, when the galaxies are matched in SSFR (〈r 31〉 = 0.52 ± 0.04 for SFGs and 〈r 31〉 = 0.53 ± 0.06 for AGN hosts). According to the results of the UCL-PDR models, the X-rays can contribute to the enhancement of the CO line ratio, but only for strong X-ray fluxes and for high gas density (n H > 104 cm−3). We find a mild tightening of the Kennicutt–Schmidt relation when we use the molecular gas mass surface density traced by CO(3–2) (Pearson correlation coefficient R = 0.83), instead of the molecular gas mass surface density traced by CO(1–0) (R = 0.78), but the increase in correlation is not statistically significant (p-value = 0.06). This suggests that the CO(3–2) line can be reliably used to study the relation between SFR and molecular gas for normal SFGs at high redshift and to compare it with studies of low-redshift galaxies, as is common practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».