The Role of Galaxy Interactions and Mergers in Star Formation at z<1.3: Mid-Infrared Properties in the Spitzer First Look Survey
Notice bibliographique
Résumé
By combining the 0.12 deg2 F814W Hubble Space Telescope (HST) and Spitzer MIPS 24 μm imaging in the First Look Survey (FLS), we investigate the properties of interacting and merging mid-infrared bright and faint sources at 0.2 ≤ z ≤ 1.3. We find a marginally significant increase in the pair fraction for MIPS 24 μm detected, optically selected close pairs, with a pair fraction of 0.25 ± 0.10 at z ~ 1, in contrast to 0.11 ± 0.08 at z ~ 0.4, while galaxies below our 24 μm MIPS detection limit show a pair fraction consistent with zero at all redshifts. In addition, 24 μm detected galaxies with fluxes ≥ 0.1 mJy are on average 5 times more likely to be in a close galaxy pair in the range 0.2 ≤ z ≤ 1.3 than galaxies below this flux limit. Using the 24 μm flux to derive the total far-IR luminosity, we find that paired galaxies (early-stage mergers) are responsible for 27% ± 9% of the IR luminosity density resulting from star formation at z ~ 1, while morphologically classified (late stage) mergers make up 34% ± 11%. This implies that 61% ± 14% of the infrared luminosity density and, in turn, ~40% of the star formation rate density at z ~ 1 can be attributed to galaxies at some stage of a major merger or interaction. We argue that close pairs/mergers in a LIRG/ULIRG phase become increasingly important contributors to the IR luminosity and star formation rate density of the universe at z > 0.7.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».