Core-collapse supernova subtypes in luminous infrared galaxies
Notice bibliographique
Résumé
The fraction of core-collapse supernovae (CCSNe) occurring in the central regions of galaxies is not well constrained at present. This is partly because large-scale transient surveys operate at optical wavelengths, making it challenging to detect transient sources that occur in regions susceptible to high extinction factors. Here we present the discovery and follow-up observations of two CCSNe that occurred in the luminous infrared galaxy (LIRG) NGC 3256. The first, SN 2018ec, was discovered using the ESO HAWK-I/GRAAL adaptive optics seeing enhancer, and was classified as a Type Ic with a host galaxy extinction of A V = 2.1 −0.1 +0.3 mag. The second, AT 2018cux, was discovered during the course of follow-up observations of SN 2018ec, and is consistent with a subluminous Type IIP classification with an A V = 2.1 ± 0.4 mag of host extinction. A third CCSN, PSN J10275082−4354034 in NGC 3256, was previously reported in 2014, and we recovered the source in late-time archival Hubble Space Telescope imaging. Based on template light curve fitting, we favour a Type IIn classification for it with modest host galaxy extinction of A V = 0.3 −0.3 +0.4 mag. We also extend our study with follow-up data of the recent Type IIb SN 2019lqo and Type Ib SN 2020fkb that occurred in the LIRG system Arp 299 with host extinctions of A V = 2.1 −0.3 +0.1 and A V = 0.4 −0.2 +0.1 mag, respectively. Motivated by the above, we inspected, for the first time, a sample of 29 CCSNe located within a projected distance of 2.5 kpc from the host galaxy nuclei in a sample of 16 LIRGs. We find, if star formation within these galaxies is modelled assuming a global starburst episode and normal IMF, that there is evidence of a correlation between the starburst age and the CCSN subtype. We infer that the two subgroups of 14 H-poor (Type IIb/Ib/Ic/Ibn) and 15 H-rich (Type II/IIn) CCSNe have different underlying progenitor age distributions, with the H-poor progenitors being younger at 3 σ significance. However, we note that the currently available sample sizes of CCSNe and host LIRGs are small, and the statistical comparisons between subgroups do not take into account possible systematic or model errors related to the estimated starburst ages.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».