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Enregistrement W7117559560 · doi:10.1093/mnras/staf2284

Probing infrared eXcess to investigate early-Universe dust (PIXIEDust)

2025· article· en· W7117559560 sur OpenAlexfundno aff
Tom J. L. C. Bakx, Hiddo Algera, Jean-Baptiste Jolly, Clarke J. Esmerian, K. K. Knudsen, Laura Sommovigo, Joris Witstok, Stefano Carniani, Jianhang Chen, Stephen Eales, A. Ferrara, Yoshinobu Fudamoto, Masato Hagimoto, Takuya Hashimoto, Hanae Inami, Akio Inoue, T. Khouri, Ikki Mitsuhashi, Gunnar Nyman, Gustav Olander, S. Serjeant, Renske Smit, Ilsang Yoon, Jorge A. Zavala, S. Aalto, Caitlin M. Casey, Yoichi Tamura, W. H. T. Vlemmings

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation, United Arab EmiratesNational Research FoundationKnut och Alice Wallenbergs StiftelseAlberta Livestock and Meat AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceDanmarks GrundforskningsfondMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésCosmic dustRedshiftSupernovaMillimeterInfraredInterstellar mediumDust laneCircumstellar dust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Despite the implied presence of dust through reddened UV emission in high-redshift galaxies, no dust emission has been detected in the (sub)millimetre regime beyond $z > 8.3$. This study combines around 200 h of Atacama Large Millimetre/submillimetre Array (ALMA) and Northern Extended Millimetre Array (NOEMA) observations on 10 $z > 8$ galaxies, revealing no significant dust emission down to a $1 \sigma$ depth of 2.0, 2.0, and $1.5 \, \mu$Jy at rest-frame 158, 88 $\mu$m, and across all the data, respectively. This constrains average dust masses to be below $< 10^{5}$ M$_{\odot }$ at $3 \sigma$ and dust-to-stellar mass ratios to be below $3.7 \times {} 10^{-4}$ (assuming $T_{\rm dust} = 50$ K and $\beta _{\rm dust} = 2.0$). Binning by redshift ($8 < z < 9.5$ and $9.5 < z < 15$), UV-continuum slope ($\beta _{\rm UV} \lessgtr -2$), and stellar mass ($\log _{10} M_{\ast }/{\rm {M}_{\odot }} \lessgtr 9$) yields similarly stringent constraints. Combined with other studies, these results are consistent with inefficient dust build-up in the $z > 8$ Universe, likely due to inefficient supernova production, limited interstellar grain growth and/or ejection by outflows. We provide data and tools online to facilitate community-wide high-redshift dust searches.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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