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Enregistrement W6959446110 · doi:10.1051/0004-6361/201322217/pdf

The evolution of the dust temperatures of galaxies in the SFR–

2014· article· en· W6959446110 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Regulatory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesScience and Technology Facilities CouncilMax-Planck-Institut für AstronomieCentre National de la Recherche ScientifiqueKU LeuvenUniversità degli Studi di PadovaBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieCentre National d’Etudes SpatialesCardiff UniversityUniversity of SussexNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyUniversity of LethbridgeImperial College LondonFP7 SpaceUK Space Agency
Mots-clésGalaxyRedshiftSpace observatoryFlux (metallurgy)Stellar massInfraredObservatoryStar formationLuminous infrared galaxyMilky Way

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the evolution of the dust temperature of galaxies in the SFR− M∗ plane up to z ~ 2 using far-infrared and submillimetre observations from the Herschel Space Observatory taken as part of the PACS Evolutionary Probe (PEP) and Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) guaranteed time key programmes. Starting from a sample of galaxies with reliable star-formation rates (SFRs), stellar masses (M∗) and redshift estimates, we grid the SFR− M∗parameter space in several redshift ranges and estimate the mean dust temperature (Tdust) of each SFR–M∗ − z bin. Dust temperatures are inferred using the stacked far-infrared flux densities (100–500 μm) of our SFR–M∗ − z bins. At all redshifts, the dust temperature of galaxies smoothly increases with rest-frame infrared luminosities (LIR), specific SFRs (SSFR; i.e., SFR/M∗), and distances with respect to the main sequence (MS) of the SFR− M∗ plane (i.e., Δlog (SSFR)MS = log [SSFR(galaxy)/SSFRMS(M∗,z)]). The Tdust − SSFR and Tdust − Δlog (SSFR)MS correlations are statistically much more significant than the Tdust − LIR one. While the slopes of these three correlations are redshift-independent, their normalisations evolve smoothly from z = 0 and z ~ 2. We convert these results into a recipe to derive Tdust from SFR, M∗ and z, valid out to z ~ 2 and for the stellar mass and SFR range covered by our stacking analysis. The existence of a strong Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation provides us with several pieces of information on the dust and gas content of galaxies. Firstly, the slope of the Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation can be explained by the increase in the star-formation efficiency (SFE; SFR/Mgas) with Δlog (SSFR)MS as found locally by molecular gas studies. Secondly, at fixed Δlog (SSFR)MS, the constant dust temperature observed in galaxies probing wide ranges in SFR and M∗ can be explained by an increase or decrease in the number of star-forming regions with comparable SFE enclosed in them. And thirdly, at high redshift, the normalisation towards hotter dust temperature of the Tdust − Δlog (SSFR)MS correlation can be explained by the decrease in the metallicities of galaxies or by the increase in the SFE of MS galaxies. All these results support the hypothesis that the conditions prevailing in the star-forming regions of MS and far-above-MS galaxies are different. MS galaxies have star-forming regions with low SFEs and thus cold dust, while galaxies situated far above the MS seem to be in a starbursting phase characterised by star-forming regions with high SFEs and thus hot dust.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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