Mapping Obscuration to Reionization with ALMA (MORA): 2 mm Efficiently Selects the Highest-redshift Obscured Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the characteristics of 2 mm selected sources from the largest Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) blank-field contiguous survey conducted to date, the Mapping Obscuration to Reionization with ALMA (MORA) survey covering 184 arcmin2 at 2 mm. Twelve of 13 detections above 5σ are attributed to emission from galaxies, 11 of which are dominated by cold dust emission. These sources have a median redshift of 〈 z 2 mm 〉 = 3.6 − 0.3 + 0.4 primarily based on optical/near-infrared photometric redshifts with some spectroscopic redshifts, with 77% ± 11% of sources at z > 3 and 38% ± 12% of sources at z > 4. This implies that 2 mm selection is an efficient method for identifying the highest-redshift dusty star-forming galaxies (DSFGs). Lower-redshift DSFGs (z < 3) are far more numerous than those at z > 3 yet are likely to drop out at 2 mm. MORA shows that DSFGs with star formation rates in excess of 300 M ⊙ yr−1 and a relative rarity of ∼10−5 Mpc−3 contribute ∼30% to the integrated star formation rate density at 3 < z < 6. The volume density of 2 mm selected DSFGs is consistent with predictions from some cosmological simulations and is similar to the volume density of their hypothesized descendants: massive, quiescent galaxies at z > 2. Analysis of MORA sources’ spectral energy distributions hint at steeper empirically measured dust emissivity indices than reported in typical literature studies, with 〈 β 〉 = 2.2 − 0.4 + 0.5 . The MORA survey represents an important step in taking census of obscured star formation in the universe’s first few billion years, but larger area 2 mm surveys are needed to more fully characterize this rare population and push to the detection of the universe’s first dusty galaxies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».