MAMMOTH-Subaru III. Ly$α$ Halo Extended to $\sim200$ kpc Identified by Stacking $\sim 3300$ Ly$α$ Emitters at $z=2.2-2.3$
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a Ly$α$ halo extended to $\sim200$ kpc identified by stacking $\sim 3300$ Ly$α$ emitters at $z=2.2-2.3$. We carry out imaging observations and data reduction with Subaru/Hyper Suprime-Cam (HSC). Our total survey area is $\sim12$ deg$^2$ and imaging depths are $25.5-27.0$ mag. Using the imaging data, we select 1,240 and 2,101 LAE candidates at $z=2.2$ and 2.3, respectively. We carry out spectroscopic observations of our LAE candidates and data reduction with Magellan/IMACS to estimate the contamination rate of our LAE candidates. We find that the contamination rate of our sample is low (8%). We stack our LAE candidates with a median stacking method to identify the Ly$α$ halo at $z=2$. We show that the Ly$α$ halo is extended to $\sim200$ kpc at a surface brightness level of $10^{-20}$ erg s$^{-1}$ cm$^{-2}$ arcsec$^{-2}$. Comparing to previous studies, our Ly$α$ halo is more extended at radii of $\sim25-100$ kpc, which is not likely caused by the contamination in our sample but by different redshifts and fields instead. To investigate how central galaxies affect surrounding LAHs, we divide our LAEs into subsamples based on the Ly$α$ luminosity ($L_{\rm Lyα}$), rest-frame Ly$α$ equivalent width (EW$_0$), and UV magnitude (M$_{\rm uv}$). We stack the subsamples and find that higher $L_{\rm Lyα}$, lower EW$_0$, and brighter M$_{\rm uv}$ cause more extended halos. Our results suggest that more massive LAEs generally have more extended Ly$α$ halos.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».