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Enregistrement W4301102085 · doi:10.1051/0004-6361/201424866

The<i>Herschel</i>Virgo Cluster Survey

2014· article· en· W4301102085 sur OpenAlexfundno aff
M. Grossi, L. K. Hunt, S. C. Madden, T. M. Hughes, R. Auld, M. Baes, G. J. Bendo, S. Bianchi, L. Bizzocchi, M. Boquien, A. Boselli, M. Clemens, E. Corbelli, L. Cortese, J. Davies, Ilse De Looze, S. di Serego Alighieri, J. Fritz, C. Pappalardo, D. Pierini, A. Rémy-Ruyer, M. W. L. Smith, J. Verstappen, S. Viaene, C. Vlahakis

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryFundação para a Ciência e a TecnologiaScience and Technology Facilities CouncilJet Propulsion LaboratoryVlaamse regeringNational Science FoundationBelgian Federal Science Policy OfficeAgence Nationale de la RechercheYork UniversityUniversities Space Research AssociationCarnegie Mellon UniversityUniversity of ArizonaOffice of ScienceCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of California, Los AngelesFonds Wetenschappelijk OnderzoekUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésVirgo ClusterPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationDwarf galaxyStellar massAstronomyInterstellar mediumGalaxy cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the effects of the cluster environment on the different components of the interstellar medium, we analyse the far-infrared (FIR) and submillimetre (submm) properties of a sample of star-forming dwarf galaxies detected by the Herschel Virgo Cluster Survey (HeViCS). We determine dust masses and dust temperatures by fitting a modified black body function to the spectral energy distributions (SEDs). Stellar and gas masses, star formation rates (SFRs), and metallicities are obtained from the analysis of a set of ancillary data. Dust is detected in 49 out of a total 140 optically identified dwarfs covered by the HeViCS field; considering only dwarfs brighter than mB = 18 mag, this gives a detection rate of 43%. After evaluating different emissivity indices, we find that the FIR-submm SEDs are best-fit by β = 1.5, with a median dust temperature Td = 22.4 K. Assuming β = 1.5, 67% of the 23 galaxies detected in all five Herschel bands show emission at 500 μm in excess of the modified black-body model. The fraction of galaxies with a submillimetre excess decreases for lower values of β, while a similarly high fraction (54%) is found if a β-free SED modelling is applied. The excess is inversely correlated with SFR and stellar masses. To study the variations in the global properties of our sample that come from environmental effects, we compare the Virgo dwarfs to other Herschel surveys,such as the Key Insights into Nearby Galaxies: Far-Infrared Survey with Herschel (KINGFISH), the Dwarf Galaxy Survey (DGS), and the HeViCS Bright Galaxy Catalogue (BGC). We explore the relations between stellar mass and Hi fraction, specific star formation rate, dust fraction, gas-to-dust ratio over a wide range of stellar masses (from 107 to 1011 M⊙) for both dwarfs and spirals. Highly Hi-deficient Virgo dwarf galaxies are mostly characterised by quenched star formation activity and lower dust fractions giving hints for dust stripping in cluster dwarfs. However, to explain the large dust-to-gas mass ratios observed in these systems, we find that the fraction of dust removed has to be less than that of the Hi component. The cluster environment seems to mostly affect the gas component and star formation activity of the dwarfs. Since the Virgo star-forming dwarfs are likely to be crossing the cluster for the first time, a longer timescale might be necessary to strip the more centrally concentrated dust distribution.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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