Balancing the efficiency and stochasticity of star formation with dust extinction in <i>z</i> ≳ 10 galaxies observed by JWST
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Early observations with JWST indicate an overabundance of bright galaxies at redshifts z ≳ 10 relative to Hubble-calibrated model predictions. More puzzling still is the apparent lack of evolution in the abundance of such objects between z ∼ 9 and the highest redshifts yet probed, z ∼ 13–17. In this study, we first show that, despite a poor match with JWST luminosity functions (LFs), semi-empirical models calibrated to rest-ultraviolet LFs and colours at 4 ≲ z ≲ 8 are largely consistent with constraints on the properties of individual JWST galaxies, including their stellar masses, ages, and spectral slopes. We then show that order-of-magnitude scatter in the star formation rate of galaxies (at fixed halo mass) can indeed boost the abundance of bright galaxies, provided that star formation is more efficient than expected in low-mass haloes. However, this solution to the abundance problem introduces tension elsewhere: because it relies on the upscattering of low-mass haloes into bright magnitude bins, one expects typical ages, masses, and spectral slopes to be much lower than constraints from galaxies observed thus far. This tension can be alleviated by non-negligible reddening, suggesting that – if the first batch of photometrically selected candidates are confirmed – star formation and dust production could be more efficient than expected in galaxies at z ≳ 10.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».