Identifying and characterizing the most heavily dust-obscured galaxies at 1 ≤ <i>z</i> ≤ 4
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present 65 extremely dust-obscured galaxies from the UltraVISTA DR3 survey of the COSMOS field at 1 < z < 4. In contrast to other studies of dusty galaxies, we select our sample based on dust attenuation measured by UV–MIR spectral energy distribution (SED) modelling that allows for extreme attenuation levels. We construct our sample by making cuts at 1 ≤ z ≤ 4, AV ≥ 3, and log(M*/M⊙) ≥ 10.5. This method reliably selects galaxies exhibiting independent indicators of significant dust content, including far-infrared detection rates. We perform panchromatic SED modelling with matched Herschel photometry and find stellar and dust properties that differ from typical submillimetre galaxy (SMG) samples as well as Herschel sources matched in redshift and stellar mass. Our sources have lower star formation rates and higher AV than SMGs, but comparable total infrared luminosities. Most of our sample falls on or near the star-forming main sequence for this redshift range. Finally, we perform a morphological analysis with galfit using the KS-band images and Hubble F814W and F160W imaging when available. Typical axial ratios of ∼0.4 suggest disc-like morphology for the majority of our sources, and we note only three apparent merging systems. Our sample generally agrees with the size–mass relation for star-forming galaxies, with a tail extending to smaller sizes. We conclude that the most heavily obscured galaxies in this redshift range share many characteristics with typical star-forming galaxies, forming a population of dusty galaxies that overlaps, but is not encompassed by, those selected through dust emission.
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 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».