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Enregistrement W4407788528 · doi:10.1051/0004-6361/202453223

ALMACAL

2025· article· en· W4407788528 sur OpenAlexaff
Victoria Bollo, Céline Péroux, M. A. Zwaan, A. Hamanowicz, Jianhang Chen, Simon Weng, Matías Bravo, R. J. Ivison, A. D. Biggs

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsLuminosityLuminosity functionFunction (biology)Initial mass functionAstronomyStar formationStarsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold molecular gas, largely traced by CO emission, is the primary fuel for star formation, making it essential for understanding galaxy evolution. ALMA has made significant progress in the study of the cosmic evolution of cold molecular gas. Here, we exploit the ALMACAL survey to address issues relating to small sample sizes and cosmic variance, utilising calibration data from ALMA to compile a statistically significant and essentially unbiased sample of CO-selected galaxies. By employing a novel statistical approach to emission-line classification using semi-analytical models, we place strong constraints on the CO luminosity function and the cosmic evolution of molecular gas mass density (ρH2) back to z ∼ 6. The cosmic molecular gas mass density increases with redshift, peaking around z ∼ 1.5, then slowly declines towards higher redshifts by ∼1 dex. Our findings confirm the key role of molecular gas in fuelling star formation. The new ρH2 estimates allow us to revisit the cosmic baryon cycle, showing that the ratio of molecular gas-to-stellar mass density is consistent with the so-called bathtub model of baryons, which implies a continuous replenishment of gas. The cosmic gas depletion timescale, estimated on a global scale, is shown to be fairly constant at all redshifts. We emphasise the importance of surveys using multiple small fields rather than a single contiguous area to mitigate the effects of cosmic variance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1540,063

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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