[sans titre]
Notice bibliographique
Résumé
We have analysed the rest-frame far-infrared properties of a sample of massive (M_star > 10^11 M_sun) galaxies at 2 ≲z≲ 3 in the Great Observatories Origins Deep Survey-North (GOODS-N) field using the Spectral and Photometric Imaging Receiver (SPIRE) instrument aboard the Herschel Space Observatory. To conduct this analysis we take advantage of the data from the Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) key programme. The sample comprises 45 massive galaxies with structural parameters characterized with HST NICMOS-3. We study detections at submm Herschel bands, together with Spitzer 24-μm data, as a function of the morphological type, mass and size. We find that 26/45 sources are detected at MIPS 24 μm and 15/45 (all MIPS 24-μm detections) are detected at SPIRE 250 μm, with disc-like galaxies more easily detected. We derive star formation rates (SFRs) and specific star formation rates (sSFRs) by fitting the spectral energy distribution of our sources, taking into account non-detections for SPIRE and systematic effects for MIPS derived quantities. We find that the mean SFR for the spheroidal galaxies (∼50–100 M_sun yr^[−1]) is substantially (a factor ∼3) lower than the mean value presented by disc-like galaxies (∼250–300 M_sun yr^[−1]).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,006 |
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 ».