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Enregistrement W4321116342 · doi:10.3847/2041-8213/aca8ab

PHANGS–JWST First Results: The 21 μm Compact Source Population

2023· article· en· W4321116342 sur OpenAlexafffund
Hamid Hassani, Erik Rosolowsky, Adam K. Leroy, M. Boquien, Janice Lee, Ashley T. Barnes, Francesco Belfiore, Frank Bigiel, Yixian Cao, Mélanie Chevance, Daniel A. Dale, Oleg V. Egorov, Éric Emsellem, Christopher M. Faesi, Kathryn Grasha, Jaeyeon Kim, Ralf S. Klessen, Kathryn Kreckel, J. M. Diederik Kruijssen, Kirsten L. Larson, Sharon E. Meidt, Karin Sandström, Eva Schinnerer, David A. Thilker, Elizabeth J. Watkins, Bradley C. Whitmore, Thomas G. Williams

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSpace Telescope Science InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use PHANGS–James Webb Space Telescope (JWST) data to identify and classify 1271 compact 21 μ m sources in four nearby galaxies using MIRI F2100W data. We identify sources using a dendrogram-based algorithm, and we measure the background-subtracted flux densities for JWST bands from 2 to 21 μ m. Using the spectral energy distribution (SED) in JWST and HST bands plus ALMA and MUSE/VLT observations, we classify the sources by eye. Then we use this classification to define regions in color–color space and so establish a quantitative framework for classifying sources. We identify 1085 sources as belonging to the ISM of the target galaxies with the remainder being dusty stars or background galaxies. These 21 μ m sources are strongly spatially associated with H ii regions (>92% of sources), while 74% of the sources are coincident with a stellar association defined in the HST data. Using SED fitting, we find that the stellar masses of the 21 μ m sources span a range of 10 2 –10 4 M ⊙ with mass-weighted ages down to 2 Myr. There is a tight correlation between attenuation-corrected H α and 21 μ m luminosity for L ν ,F2100W > 10 19 W Hz −1 . Young embedded source candidates selected at 21 μ m are found below this threshold and have M ⋆ < 10 3 M ⊙ .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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