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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».