Ionizing properties of galaxies in JADES for a stellar mass complete sample: resolving the cosmic ionizing photon budget crisis at the Epoch of Reionization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use NIRCam imaging from the JWST Advanced Deep Extragalactic Survey (JADES) to study the ionizing properties of a sample of 14 652 galaxies at $3 \le z_{\rm {phot}} \le 9$, 90 per cent complete in stellar mass down to log(M$_{\star }$/[M$_{\odot }])\approx 7.5$. Out of the full sample, 1620 of the galaxies have spectroscopic redshift measurements from the literature. We use the spectral energy distribution fitting code Prospector to fit all available photometry and infer galaxy properties. We find a significantly milder evolution of the ionizing photon production efficiency ($\xi _{\rm {ion}}$) with redshift and UV magnitude than previously reported. Interestingly, we observe two distinct populations in $\xi _{\rm {ion}}$, distinguished by their burstiness (given by SFR$_{10}$/SFR$_{100}$). Both populations show the same evolution with z and M$_{\rm {UV}}$, but have a different $\xi _{\rm {ion}}$ normalization. We convolve the more representative $\log (\xi _{\rm {ion}} (z,\text{M}_{\rm {UV}}))$ relations (accounting for $\sim 97$ % of the sample), with luminosity functions from literature, to place constraints on the cosmic ionizing photon budget. By combining our results, we find that one of our models can match the observational constraints from the Ly $\alpha$ forest at $z\lesssim 6$. We conclude that galaxies with M$_{\rm {UV}}$ between $-16$ and $-20$, adopting a reasonable escape fraction, can produce enough ionizing photons to ionize the Universe, without exceeding the required ionizing photon budget.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».