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Enregistrement W4394764506 · doi:10.3847/1538-3881/ad33cb

Far-ultraviolet to Far-infrared Spectral Energy Distribution Modeling of the Star Formation History across M31

2024· article· en· W4394764506 sur OpenAlexafffund
D. A. Leahy, Jakob Hansen, Andrew Hopkins

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésAstrophysicsPhysicsStar formationStellar populationGalaxySpectral energy distributionAstronomyExtinction (optical mineralogy)LuminosityPopulationStarsJames Clerk Maxwell TelescopeLuminous infrared galaxyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our neighboring galaxy M31 has been recently surveyed at the far- and near-ultraviolet (FUV and NUV) with the UVIT telescope on AstroSat, which provides unprecedented sensitivity to young stellar populations. Here the UVIT data are supplemented with optical data, near-infrared (IR) data (Spitzer), and mid- and far-IR data (Herschel). The observations are processed to obtain the spectral energy distributions (SEDs) for 73 regions covering M31. The SEDs are modeled using the Cigale SED fitting code with old and young stellar populations. The old stellar population has an age of 12 Gyr across M31 but has longer formation times at further distances from the center. Significant dependences on the position of dust extinction, dust emission, and young stellar population properties are found. Across M31, there are regions with a low-age (≲100 Myr) young population and regions with an intermediate-age (∼1 Gyr) young population. The mass in the young population has declined by a factor of ∼10 for ages 800–100 Myr ago but has increased again for ages ≲100 Myr. This indicates that cold gas available for star formation has been changing over the past Gyr, whether it is caused by a changing merger rate, changing gas infall, or changes in the gas reservoir in M31. We find that the dust luminosity, based on far-IR observations, is driven by the youngest stars, which are primarily measured in the FUV and NUV bands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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