Estimating dust temperature and Far-IR luminosity of high-redshift galaxies using ALMA single-band continuum observations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a method that derives the dust temperatures and infrared (IR) luminosities of high-redshift galaxies assuming radiation equilibrium in a simple dust and stellar distribution geometry. Using public data from the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) archive, we studied dust temperatures assuming a clumpy interstellar medium (ISM) model for high-redshift galaxies, then tested the consistency of our results with those obtained using other methods. We find that a dust distribution model assuming a clumpiness of ${\rm log}\, \xi _{\rm clp}=-1.02\pm 0.41$ may accurately represent the ISM of high-redshift star-forming galaxies. By assuming a value of ξclp, our method enables the derivation of dust temperatures and IR luminosities of high-redshift galaxies from dust continuum fluxes and emission sizes obtained from single-band ALMA observations. To demonstrate the method proposed herein, we determined the dust temperature ($T_{\rm d}=95^{+13}_{-17}\, \rm {K}$) of a z ∼ 8.3 star-forming galaxy, MACS0416-Y1. Because the method only requires a single-band dust observation to derive a dust temperature, it is more easily accessible than multiband observations or high-redshift emission line searches and can be applied to large samples of galaxies in future studies using high-resolution interferometers such as ALMA.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».