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Enregistrement W3100960389 · doi:10.1051/0004-6361/201834553/pdf

Dust properties and star formation of approximately a thousand local galaxies

2019· article· en· W3100960389 sur OpenAlexaff
S. Lianou, P. Barmby, А. В. Мосенков, M. D. Lehnert, O. Ł. Karczewski

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxyPhysicsAstrophysicsStar formationMetallicityExtinction (optical mineralogy)Astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We derived the dust properties for 753 local galaxies and examine how these relate to some of their physical properties. We present the derived dust emission properties, including model spectral energy distribution (SEDs), star formation rates (SFRs) and stellar masses, as well as their relations. Methods. We modelled the global dust-SEDs for 753 galaxies, treated statistically as an ensemble within a hierarchical Bayesian dust-SED modelling approach, so as to derive their infrared (IR) emission properties. To create the observed dust-SEDs, we used a multi-wavelength set of observations, ranging from near-IR to far-IR-to-submillimeter wavelengths. The model-derived properties are the dust masses (Mdust), the average interstellar radiation field intensities (Uav), the mass fraction of very small dust grains ("QPAH" fraction), as well as their standard deviations. In addition, we used mid-IR observations to derive SFR and stellar masses, quantities independent of the dust-SED modelling. Results. We derive distribution functions of the properties for the galaxy ensemble and as a function of galaxy type. The mean value of Mdust for the early-type galaxies (ETGs) is lower than that for the late-type and irregular galaxies (LTGs and Irs, respectively), despite ETGs and LTGs having stellar masses spanning across the whole range observed. The Uav and "QPAH" fraction show no difference among different galaxy types. When fixing Uav to the Galactic value, the derived "QPAH" fraction varies across the Galactic value (0.071). The specific SFR increases with galaxy type, while this is not the case for the dust-specific SFR (SFR/Mdust), showing an almost constant star formation efficiency per galaxy type. The galaxy sample is characterised by a tight relationship between the dust mass and the stellar mass for the LTGs and Irs, while ETGs scatter around this relation and tend towards smaller dust masses. While the relation indicates that Mdust may fundamentally be linked to M∗, metallicity and Uav are the second parameter driving the scatter, which we investigate in a forthcoming work. We used the extended Kennicutt-Schmidt (KS) law to estimate the gas mass and the gas-to-dust mass ratio (GDR). The gas mass derived from the extended KS law is on average ∼20% higher than that derived from the KS law, and a large standard deviation indicates the importance of the average star formation present to regulate star formation and gas supply. The average GDR for the LTGs and Irs is 370, and including the ETGs gives an average of 550.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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