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Enregistrement W3034920765 · doi:10.1051/0004-6361/202037711

The NIBLES bivariate luminosity–H I mass distribution function revised using Arecibo follow-up observations

2020· article· en· W3034920765 sur OpenAlexfundno aff
Z. Butcher, W. van Driel, Stephen E. Schneider

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryCentre National de la Recherche ScientifiqueYork UniversityCarnegie Mellon UniversityUniversity of Central FloridaOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityUniversity of ArizonaObservatoire de Paris, Université de Recherche Paris Sciences et LettresPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyLuminosityLuminosity functionMass-to-light ratioLine (geometry)TelescopeMass distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a modified optical luminosity–H I mass bivariate luminosity function based on H I line observations from the Nançay Interstellar Baryons Legacy Extragalactic Survey (NIBLES), including data from our new, four times more sensitive follow-up H I line observations obtained with the Arecibo radio telescope. The follow-up observations were designed to probe the underlying H I mass distribution of the NIBLES galaxies that were undetected or marginally detected in H I at the Nançay Radio Telescope. Our total follow-up sample consists of 234 galaxies, and it spans the entire luminosity and color range of the parent NIBLES sample of 2600 nearby (900 < cz < 12 000 km s−1) SDSS galaxies. We incorporated the follow-up data into the bivariate analysis by scaling the NIBLES undetected fraction by an Arecibo-only distribution. We find the resulting increase in low H I mass-to-light ratio densities to be about 10% for the bins −1.0 ≤ log(MHI/M⊙/Lr/L⊙) ≤ −0.5, which produces an increased H I mass function (HIMF) low mass slope of α = −1.14 ± 0.07, being slightly shallower than the values of −1.35 ± 0.05 obtained by recent blind H I surveys. Applying the same correction to the optically corrected bivariate luminosity function from our previous paper produces a larger density increase of about 0.5 to 1 dex in the lowest H I mass-to-light ratio bins for a given luminosity while having a minimal effect on the resulting HIMF low mass slope, which still agrees with blind survey HIMFs. This indicates that while low H I-mass-to-light ratio galaxies do not contribute much to the one-dimensional HIMF, their inclusion has a significant impact on the densities in the two-dimensional distribution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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