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Enregistrement W6959620512 · doi:10.1051/0004-6361/201425013/pdf

Are long gamma-ray bursts biased tracers of star formation? Clues from the host galaxies of the

2015· article· en· W6959620512 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryLeibniz-GemeinschaftJet Propulsion LaboratoryYork UniversityIstituto Nazionale di AstrofisicaGeneralitat ValencianaDeutsche ForschungsgemeinschaftAgence Nationale de la RechercheSpace Telescope Science InstituteInstituto de Astrofísica de CanariasCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityNational Science FoundationLabex UnivEarthSU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGalaxyStar formationStarsStellar massRedshiftPopulationMetallicityStellar population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. Long gamma-ray bursts (LGRBs) are associated with massive stars and are therefore linked to star formation. However, the conditions needed for the progenitor stars to produce LGRBs can affect the relation between the LGRB rate and star formation. By using the power of a complete LGRB sample, our long-term aim is to understand whether such a bias exists and, if it does, what its origin is. Methods. To reach our goal we use the Swift/BAT6 complete sample of LGRBs. In this first paper, we build the spectral energy distribution (SED) of the 14 z < 1 host galaxies of the BAT6 LGRB sample and determine their stellar masses (M⋆) from SED fitting. To investigate the presence of a bias in the LGRB-star formation relation we compare the stellar mass distribution of the LGRB host galaxies (i) with star-forming galaxies observed in deep surveys (UltraVISTA) within the same redshift limit; (ii) with semi-analytical models of the z < 1 star-forming galaxy population; and (iii) with dedicated numerical simulations of LGRB hosts having different metallicity thresholds for the progenitor star environment. Results. We find that at z < 1, LGRBs tend to avoid massive galaxies and are very powerful for selecting a population of faint low-mass star-forming galaxies, partly below the completeness limits of galaxy surveys. The stellar mass distribution of the hosts is not consistent with that of the UltraVISTA star-forming galaxies weighted by their star formation rate (SFR). This implies that, at least at z < 1, LGRBs are not unbiased tracers of star formation. To make the two distributions consistent, a much steeper faint end of the mass function would be required or a very shallow SFR-mass relation for the low-mass galaxy population. The comparison with the GRB host galaxy simulations indicates that, to reproduce the stellar mass distribution, a metallicity threshold of the order of Zth = 0.3−0.5 Z⊙ is necessary to form a LGRB. Models without a metallicity threshold or with an extreme threshold of Zth = 0.1 Z⊙ are excluded at z < 1. Under a very basic assumption, we estimate that the LGRB rate can directly trace the SFR starting from z ~ 4 and above. Conclusions. GRB hosts at z < 1 have lower luminosities and stellar masses than expected if LGRBs were unbiased star formation tracers. The use of the Swift/BAT6 complete sample keeps this result from being affected by possible biases that could have influenced past results based on incomplete samples. The preference for low metallicities (Z ≲ 0.5 Z⊙) inferred by the comparison with the simulations can be a consequence of the particular conditions needed for the progenitor star to produce a GRB.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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