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Enregistrement W4210392977 · doi:10.1093/mnras/stac150

The bright extragalactic ALMA redshift survey (BEARS) I: redshifts of bright gravitationally lensed galaxies from the <i>Herschel</i> ATLAS

2022· article· en· W4210392977 sur OpenAlexafffund
S. Urquhart, G. J. Bendo, S. Serjeant, Tom J. L. C. Bakx, Masato Hagimoto, P. Cox, R. Neri, M. D. Lehnert, Chris Sedgwick, Charles Weiner, H. Dannerbauer, Aristeidis Amvrosiadis, P. Andreani, A. J. Baker, A. Beelen, S. Berta, E. Borsato, V. Buat, K. Butler, Asantha Cooray, G. de Zotti, L. Dunne, S. Dye, S. Eales, A Enia, Lulu Fan, R. Gavazzi, J. González-Nuevo, A. I. Harris, Cinthya N. Herrera, D. H. Hughes, D. Ismail, R. J. Ivison, Shuowen Jin, B. Jones, Kotaro Kohno, M. Krips, G. Lagache, L. Marchetti, M. Massardi, Hugo Messias, M. Negrello, A. Omont, I. Pérez‐Fournon, Dominik A. Riechers, D. Scott, M. W. L. Smith, F. Stanley, Yoichi Tamura, P. Temi, C. Vlahakis, A. Weiß, P. van der Werf, A. Verma, C. Yang, A. J. Young

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónNational Astronomical Observatory of JapanScience and Technology Facilities CouncilMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaFederación Española de Enfermedades RarasAgencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la InformaciónMinisterio de Ciencia e InnovaciónAlberta Livestock and Meat AgencyEuropean School of OncologyEuropean Regional Development FundEuropean CommissionJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeMinistry of Science and TechnologyNational Science FoundationU.S. Nuclear Regulatory CommissionAeroDynamic SolutionsDeutsche ForschungsgemeinschaftAgence Nationale de la RechercheNational Institutes of Natural SciencesAlbert Ellis InstituteKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsRedshiftAstrophysicsGalaxyAstronomyRedshift surveyAtlas (anatomy)Submillimeter ArrayStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present spectroscopic measurements for 71 galaxies associated with 62 of the brightest high-redshift submillimetre sources from the Southern fields of the Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey (H-ATLAS), while targeting 85 sources which resolved into 142. We have obtained robust redshift measurements for all sources using the 12-m Array and an efficient tuning of ALMA to optimize its use as a redshift hunter, with 73 per cent of the sources having a robust redshift identification. Nine of these redshift identifications also rely on observations from the Atacama Compact Array. The spectroscopic redshifts span a range 1.41 < z < 4.53 with a mean value of 2.75, and the CO emission line full-width at half-maxima range between $\rm 110\, km\, s^{-1} \lt FWHM \lt 1290\, km\, s^{-1}$ with a mean value of ∼500 km s−1, in line with other high-z samples. The derived CO(1-0) luminosity is significantly elevated relative to line-width to CO(1-0) luminosity scaling relation, which is suggestive of lensing magnification across our sources. In fact, the distribution of magnification factors inferred from the CO equivalent widths is consistent with expectations from galaxy–galaxy lensing models, though there is a hint of an excess at large magnifications that may be attributable to the additional lensing optical depth from galaxy groups or clusters.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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