Dust contribution to the panchromatic galaxy emission
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have developed a pipeline called mentari to generate the far-ultraviolet to far-infrared spectral energy distribution (SED) of galaxies from the Dusty SAGEsemi-analytic galaxy formation model. Dusty SAGEincorporates dust-related processes directly on top of the basic ingredients of galaxy formation like gas infall, cooling, star formation, feedback, and mergers. We derive a physically motivated attenuation model from the computed dust properties in Dusty SAGE, so each galaxy has a self-consistent set of attenuation parameters based on the complicated dust physics that occurred across the galaxy’s assembly history. Then, we explore several dust emission templates to produce infrared spectra. Our results show that a physically-motivated attenuation model is better for obtaining a consistent multiwavelength description of galaxy formation and evolution, compared to using a constant attenuation. We compare our predictions with a compilation of observations and find that the fiducial model is in reasonable agreement with: (i) the observed z= 0 luminosity functions from the far-ultraviolet to far-infrared simultaneously, and hence (ii) the local cosmic SED in the same range, (iii) the rest-frame K-band luminosity function across 0 < z< 3, and (iv) the rest-frame far-ultraviolet luminosity function across 0 < z< 1. Our model underproduces the far-ultraviolet emission at z= 2 and z= 3, which can be improved by altering the AGN feedback and dust processes in Dusty SAGE, However, this combination thus worsens the agreement at z= 0, which suggests that more detailed treatment of such processes is required.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».