ALMA IMAGING and GRAVITATIONAL LENS MODELS of SOUTH POLE TELESCOPE - SELECTED DUSTY, STAR-FORMING GALAXIES at HIGH REDSHIFTS
Notice bibliographique
Résumé
The South Pole Telescope has discovered 100 gravitationally lensed, high-redshift, dusty, star-forming galaxies (DSFGs). We present 0farcs5 resolution 870 $\\mu {\\rm{m}}$ Atacama Large Millimeter/submillimeter Array imaging of a sample of 47 DSFGs spanning $z=1.9\\mbox{--}5.7$, and construct gravitational lens models of these sources. Our visibility-based lens modeling incorporates several sources of residual interferometric calibration uncertainty, allowing us to properly account for noise in the observations. At least 70% of the sources are strongly lensed by foreground galaxies (${\\mu }_{870\\mu {\\rm{m}}}\\gt 2$), with a median magnification of ${\\mu }_{870\\mu {\\rm{m}}}=6.3$, extending to ${\\mu }_{870\\mu {\\rm{m}}}\\gt 30$. We compare the intrinsic size distribution of the strongly lensed sources to a similar number of unlensed DSFGs and find no significant differences in spite of a bias between the magnification and intrinsic source size. This may indicate that the true size distribution of DSFGs is relatively narrow. We use the source sizes to constrain the wavelength at which the dust optical depth is unity and find this wavelength to be correlated with the dust temperature. This correlation leads to discrepancies in dust mass estimates of a factor of two compared to estimates using a single value for this wavelength. We investigate the relationship between the [C ii] line and the far-infrared luminosity and find that the same correlation between the [C ii]/${L}_{{\\rm{FIR}}}$ ratio and ${{\\rm{\\Sigma }}}_{{\\rm{FIR}}}$ found for low-redshift star-forming galaxies applies to high-redshift galaxies and extends at least two orders of magnitude higher in ${{\\rm{\\Sigma }}}_{{\\rm{FIR}}}$. This lends further credence to the claim that the compactness of the IR-emitting region is the controlling parameter in establishing the "[C ii] deficit."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».