Evolution of mid-infrared galaxy luminosity functions from the entire <i>AKARI</i> NEP deep field with new CFHT photometry
Notice bibliographique
Résumé
We present infrared (IR) galaxy luminosity functions (LFs) in the AKARI North Ecliptic Pole (NEP) deep field using recently-obtained, wider Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT) optical/near-IR images. AKARI has obtained deep images in the mid-infrared (IR), covering 0.6 deg2 of the NEP deep field. However, our previous work was limited to the central area of 0.25 deg2 due to the lack of optical coverage of the full AKARI NEP survey. To rectify the situation, we recently obtained CFHT optical and near-IR images over the entire AKARI NEP deep field. These new CFHT images are used to derive accurate photometric redshifts, allowing us to fully exploit the whole AKARI NEP deep field. AKARI's deep, continuous filter coverage in the mid-IR wavelengths (2.4, 3.2, 4.1, 7, 9, 11, 15, 18, and 24 μm) exists nowhere else, due to filter gaps of other space telescopes. It allows us to estimate rest-frame 8 and 12 μm luminosities without using a large extrapolation based on spectral energy distribution fitting, which was the largest uncertainty in previous studies. Total infrared (TIR) luminosity is also obtained more reliably due to the superior filter coverage. The resulting rest-frame 8 and 12 μm, and TIR LFs at 0.15 < z < 2.2 are consistent with previous works, but with reduced uncertainties, especially at the high-luminosity end, thanks to the wide-field coverage. In terms of cosmic infrared luminosity density (ΩIR), we found that the ΩIR evolves as ∝ (1 + z)4.2 ± 0.4.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».