Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents new 450$\mu$m and 850$\mu$m observations of NGC3627 taken with the new SCUBA-2 with the main goal of trying to better understand the properties of gas and dust in the interstellar medium of NGC3627. We determined properties of the cold component of NGC3627's spectral energy distribution (SED) using dust models given by the Planck Collaboration, by Li and Draine, and allowing the emissivity index to be treated as a free parameter. Fitting the SED required the use of 100$\mu$m, 160$\mu$m, 250$\mu$m, 350$\mu$m, and 500$\mu$m data from the KINGFISH survey. Each of the KINGFISH observations have been passed through an extended emission filter in order to match the SCUBA-2 observations. The best fit temperatures and emissivity indices agreed with the results found in other recent studies, but our fitted masses were smaller than those of other studies due to differences in the fitted temperature and observed fluxes. After the properties of the dust emission were calculated, we implemented a method to determine the amount of molecular hydrogen present in NGC3627. The method we used involves finding a CO-to-H$_2$ conversion factor that minimizes the scatter present in dust-to-gas mass ratio. We used CO J=2-1 from the HERACLES survey and CO J=1-0 from the Nobeyama 45-m telescope to act as our molecular tracer, and HI observations of NGC3627 from the THINGS survey. The results from minimizing the dust-to-gas ratio scatter give low $\alpha_{CO}$ values, that are normally associated with U/LIRGs. The low $\alpha_{CO}$ values can be attributed to the treatment of the error associated with reported $\alpha_{CO}$. The uncertainties for $\alpha_{CO}$ reported in this thesis are a minimum estimate, and if the error associated with $\alpha_{CO}$ is large enough, then the best fit $\alpha_{CO}$ values can be considered as a lower threshold for the system.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».