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Enregistrement W3035382680 · doi:10.1093/mnras/staa1637

The nature of 500 micron risers I: SMA observations

2020· article· en· W3035382680 sur OpenAlexaff
Josh Greenslade, D. L. Clements, G. Petitpas, V. Asboth, A. Conley, I. Pérez‐Fournon, Dominik A. Riechers

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKey ProgrammeScience and Technology Facilities CouncilSmithsonian Astrophysical ObservatoryCentro de Estudos Ambientais e Marinhos, Universidade de AveiroSmithsonian InstitutionAlexander von Humboldt-StiftungMinisterio de Ciencia e InnovaciónAcademia SinicaNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftStar formationPopulationAstronomyStar (game theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present SMA observations at resolutions from 0.35 to 3 arcsec of a sample of 34 candidate high redshift dusty star forming galaxies (DSFGs). These sources were selected from the HerMES Herschel survey catalogues to have SEDs rising from 250 to 350 to 500 μm, a population termed 500-risers. We detect counterparts to 24 of these sources, with four having two counterparts. We conclude that the remaining ten sources that lack detected counterparts are likely to have three or more associated sources which blend together to produce the observed Herschel source. We examine the role of lensing, which is predicted to dominate the brightest (F500 > 60 mJy) half of our sample. We find that while lensing plays a role, at least 35 per cent of the bright sources are likely to be multiple sources rather than the result of lensing. At fainter fluxes we find a blending rate comparable to, or greater than, the predicted 40 per cent. We determine far-IR luminosities and star formation rates for the non-multiple sources in our sample and conclude that, in the absence of strong lensing, our 500-risers are very luminous systems with LFIR > 1013 L⊙ and star formation rates >1000 M⊙ yr−1.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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