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Enregistrement W3207492739 · doi:10.3847/1538-4357/ac2f40

Finite-resolution Deconvolution of Multiwavelength Imaging of 20,000 Galaxies in the COSMOS Field: The Evolution of Clumpy Galaxies over Cosmic Time

2022· article· en· W3207492739 sur OpenAlexaff
Visal Sok, Adam Muzzin, P. Jablonka, Z. Cemile Marsan, Vivian Yun Yan Tan, Leo Y. Alcorn, Danilo Marchesini, Mauro Stefanon

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftStellar massStar formationSurface brightnessHubble Ultra-Deep FieldDeconvolutionCOSMIC cancer databaseAstronomyHubble Deep Field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Compact star-forming clumps observed in distant galaxies are often suggested to play a crucial role in galaxy assembly. In this paper, we use a novel approach of applying finite-resolution deconvolution on ground-based images of the COSMOS field to resolve 20,185 star-forming galaxies (SFGs) at 0.5 < z < 2 to an angular resolution of 0.″3 and study their clump fractions. A comparison between the deconvolved images and HST images across four different filters shows good agreement and validates image deconvolution. We model spectral energy distributions using the deconvolved 14-band images to provide resolved surface brightness and stellar-mass density maps for these galaxies. We find that the fraction of clumpy galaxies decreases with increasing stellar masses and with increasing redshift: from ∼30% at z ∼ 0.7 to ∼50% at z ∼ 1.7. Using abundance matching, we also trace the progenitors for galaxies at z ∼ 0.7 and measure the fractional mass contribution of clumps toward their total mass budget. Clumps are observed to have a higher fractional mass contribution toward galaxies at higher redshift: increasing from ∼1% at z ∼ 0.7 to ∼5% at z ∼ 1.7. Finally, the majority of clumpy SFGs have higher specific star formation rates (sSFR) compared to the average SFGs at fixed stellar mass. We discuss the implication of this result for in situ clump formation due to disk instability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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