The dust and cold gas content of local star-forming galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use dust masses (Mdust) derived from far-infrared data and molecular gas masses (Mmol) based on CO luminosity to calibrate proxies based on a combination of the galaxy Balmer decrement, disc inclination, and gas metallicity. We use such proxies to estimate Mdust and Mmol in the local SDSS sample of star-forming galaxies (SFGs). We study the distribution of Mdust and Mmol along and across the main sequence (MS) of SFGs. We find that Mdust and Mmol increase rapidly along the MS with increasing stellar mass (M*), and more marginally across the MS with increasing SFR (or distance from the relation). The dependence on M* is sub-linear for both Mdust and Mmol. Thus, the fraction of dust (fdust) and molecular gas mass (fmol) decreases monotonically towards large M*. The star formation efficiency (SFE, inverse of the molecular gas depletion time) depends strongly on the distance from the MS and it is constant along the MS. As nearly all galaxies in the sample are central galaxies, we estimate the dependence of fdust and fgas on the host halo mass and find a tight anticorrelation. As the region where the MS is bending is numerically dominated by massive haloes, we conclude that the bending of the MS is due to a lower availability of molecular gas mass in massive haloes rather than a lower efficiency in forming stars.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».