Constraints on galaxy formation from the cosmic-far-infrared-background – optical-imaging cross-correlation using <i>Herschel</i> and UNIONS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Using Herschel-SPIRE imaging and the Canada-France Imaging Survey (CFIS) Low Surface Brightness data products from the Ultraviolet Near-Infrared Optical Northern Survey (UNIONS), we present a cross-correlation between the cosmic far-infrared background and cosmic optical background fluctuations. The cross-spectrum is measured for two cases: all galaxies are kept in the images; or all individually detected galaxies are masked to produce ‘background’ maps. We report the detection of the cross-correlation signal at $\gtrsim 18\, \sigma$ ($\gtrsim 14\, \sigma$ for the background map). The part of the optical brightness variations that are correlated with the submm emission translates to an rms brightness of $\simeq 32.5\, {\rm mag}\, {\rm arcsec}^{-2}$ in the r band, a level normally unreachable for individual sources. A critical issue is determining what fraction of the cross-power spectrum might be caused by emission from Galactic cirrus. For one of the fields, the Galactic contamination is 10 times higher than the extragalactic signal; however, for the other fields, the contamination is around 20 per cent. An additional discriminant is that the cross-power spectrum is of the approximate form P(k) ∝ 1/k, much shallower than that of Galactic cirrus. We interpret the results in a halo-model framework, which shows good agreement with independent measurements for the scalings of star-formation rates in galaxies. The approach presented in this study holds great promise for future surveys such as FYST/CCAT-prime combined with Euclid or the Vera Rubin Observatory (LSST), which will enable a detailed exploration of the evolution of star formation in galaxies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».