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Enregistrement W3209523401 · doi:10.1093/mnras/stac380

The impact of dust on the sizes of galaxies in the Epoch of Reionization

2022· preprint· en· W3209523401 sur OpenAlexaff
Madeline A. Marshall, Stephen M. Wilkins, Tiziana Di Matteo, William J. Roper, Aswin P. Vijayan, Yueying Ni, Yu Feng, Rupert A. C. Croft

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNuclear Safety and Security CommissionSwinburne University of TechnologyNational Research CouncilNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésAstrophysicsPhysicsGalaxyRedshiftQuasarReionizationLuminosityStellar massAstronomyUltravioletStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study the sizes of galaxies in the Epoch of Reionization using a sample of ${\sim 100\, 000}$ galaxies from the BlueTides cosmological hydrodynamical simulation from z = 7 to 11. We measure the galaxy sizes from stellar mass and luminosity maps, defining the effective radius as the minimum radius that could enclose the pixels containing 50 per cent of the total mass/light in the image. We find an inverse relationship between stellar mass and effective half-mass radius, suggesting that the most massive galaxies are more compact and dense than lower mass galaxies, which have flatter mass distributions. We find a mildly negative relation between intrinsic far-ultraviolet luminosity and size, while we find a positive size–luminosity relation when measured from dust-attenuated images. This suggests that dust is the predominant cause of the observed positive size–luminosity relation, with dust preferentially attenuating bright sightlines resulting in a flatter emission profile and thus larger measured effective radii. We study the size–luminosity relation across the rest-frame ultraviolet and optical, and find that the slope decreases at longer wavelengths; this is a consequence of the relation being caused by dust, which produces less attenuation at longer wavelengths. We find that the far-ultraviolet size–luminosity relation shows mild evolution from z = 7 to 11, and galaxy size evolves with redshift as R ∝ (1 + z)−m, where m = 0.662 ± 0.009. Finally, we investigate the sizes of z = 7 quasar host galaxies, and find that while the intrinsic sizes of quasar hosts are small relative to the overall galaxy sample, they have comparable sizes when measured from dust-attenuated images.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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