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Our understanding of cosmic star formation at z > 3 used to largely rely on rest-frame UV observations. However, these observations overlook dusty and massive sources, resulting in an incomplete census of early star-forming galaxies. Recent infrared data from Spitzer and the James Webb Space Telescope (JWST) have revealed a hidden population at z ∼ 3 − 6 with extreme red colours. Taking advantage of the overlap between imaging of the Euclid Deep Fields (EDFs), covering about 60 deg2, and ancillary Spitzer observations, we identified 27 000 extremely red objects with HE − IRAC2 > 2.25 (dubbed HIEROs) down to a 10σ completeness magnitude limit of IRAC2 = 22.5 AB. After a visual investigation to discard artefacts and any objects with troubling photometry, we were left with a final sample of 3900 candidates. We retrieved the physical parameter estimates for these objects from the spectral energy distribution-fitting tool CIGALE. Our results confirm that HIERO galaxies can populate the high-mass end of the stellar mass function at z > 3, with some sources reaching extreme stellar masses (M* > 1011 M⊙) and exhibiting high dust attenuation values (AV > 3). However, we consider the stellar mass estimates unreliable for sources at z > 3.5. For this reason, we favour a more conservative lower-z solution. The challenges faced by spectral energy distribution-fitting tools in accurately characterising these objects underscore the need for further studies that incorporate both observations at shorter wavelengths and spectroscopic data. Euclid spectra will help resolve degeneracies and better constrain the physical properties of the brightest galaxies. Given the extreme nature of this population, characterising these sources is crucial for building a comprehensive picture of galaxy evolution and stellar mass assembly across most of the history of the Universe. This work demonstrates Euclid’s potential to provide statistical samples of rare objects, such as massive, dust-obscured galaxies at z > 3, which will be prime targets for JWST and the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA).
Girardi, G., Rodighiero, G., Bisigello, L., Enia, A., Grazian, A., Dalla Bontà, E., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XXII. An investigation of optically faint, red objects in the Euclid Deep Fields. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-11 [10.1051/0004-6361/202554615].
Euclid Quick Data Release (Q1): XXII. An investigation of optically faint, red objects in the Euclid Deep Fields
G. Girardi;G. Rodighiero;L. Bisigello;A. Enia;A. Grazian;E. Dalla Bontà;E. Daddi;S. Serjeant;G. Gandolfi;C. C. Lovell;K. I. Caputi;A. Bianchetti;A. Vietri;N. Aghanim;B. Altieri;A. Amara;S. Andreon;N. Auricchio;H. Aussel;C. Baccigalupi;M. Baldi;A. Balestra;S. Bardelli;P. Battaglia;R. Bender;A. Biviano;A. Bonchi;E. Branchini;M. Brescia;J. Brinchmann;S. Camera;G. Cañas-Herrera;V. Capobianco;C. Carbone;J. Carretero;S. Casas;M. Castellano;G. Castignani;S. Cavuoti;K. C. Chambers;A. Cimatti;C. Colodro-Conde;G. Congedo;C. J. Conselice;L. Conversi;Y. Copin;F. Courbin;H. M. Courtois;M. Cropper;A. Da Silva;H. Degaudenzi;G. De Lucia;A. M. Di Giorgio;C. Dolding;H. Dole;F. Dubath;C. A. J. Duncan;X. Dupac;S. Dusini;A. Ealet;S. Escoffier;M. Farina;R. Farinelli;F. Faustini;S. Ferriol;F. Finelli;S. Fotopoulou;M. Frailis;E. Franceschi;S. Galeotta;K. George;B. Gillis;C. Giocoli;P. Gómez-Alvarez;J. Gracia-Carpio;B. R. Granett;F. Grupp;S. Gwyn;S. V. H. Haugan;W. Holmes;I. M. Hook;F. Hormuth;A. Hornstrup;P. Hudelot;K. Jahnke;M. Jhabvala;E. Keihänen;S. Kermiche;A. Kiessling;B. Kubik;K. Kuijken;M. Kümmel;M. Kunz;H. Kurki-Suonio;Q. Le Boulc'h;A. M. C. Le Brun;D. Le Mignant;S. Ligori;P. B. Lilje;V. Lindholm;I. Lloro;G. Mainetti;D. Maino;E. Maiorano;O. Mansutti;S. Marcin;O. Marggraf;M. Martinelli;N. Martinet;F. Marulli;R. Massey;S. Maurogordato;E. Medinaceli;S. Mei;M. Melchior;Y. Mellier;M. Meneghetti;E. Merlin;G. Meylan;A. Mora;M. Moresco;L. Moscardini;R. Nakajima;C. Neissner;S. -M. Niemi;J. W. Nightingale;C. Padilla;S. Paltani;F. Pasian;K. Pedersen;W. J. Percival;V. Pettorino;S. Pires;G. Polenta;M. Poncet;L. A. Popa;L. Pozzetti;F. Raison;R. Rebolo;A. Renzi;J. Rhodes;G. Riccio;E. Romelli;M. Roncarelli;E. Rossetti;B. Rusholme;R. Saglia;Z. Sakr;D. Sapone;B. Sartoris;J. A. Schewtschenko;M. Schirmer;P. Schneider;M. Scodeggio;A. Secroun;G. Seidel;S. Serrano;P. Simon;C. Sirignano;G. Sirri;L. Stanco;J. Steinwagner;P. Tallada-Crespí;D. Tavagnacco;A. N. Taylor;H. I. Teplitz;I. Tereno;S. Toft;R. Toledo-Moreo;F. Torradeflot;I. Tutusaus;L. Valenziano;J. Valiviita;T. Vassallo;G. Verdoes Kleijn;A. Veropalumbo;Y. Wang;J. Weller;A. Zacchei;G. Zamorani;F. M. Zerbi;I. A. Zinchenko;E. Zucca;V. Allevato;M. Ballardini;M. Bolzonella;E. Bozzo;C. Burigana;R. Cabanac;A. Cappi;D. Di Ferdinando;J. A. Escartin Vigo;L. Gabarra;J. Martín-Fleitas;S. Matthew;N. Mauri;R. B. Metcalf;A. Pezzotta;M. Pöntinen;C. Porciani;I. Risso;V. Scottez;M. Sereno;M. Tenti;M. Viel;M. Wiesmann;Y. Akrami;I. T. Andika;S. Anselmi;M. Archidiacono;F. Atrio-Barandela;C. Benoist;K. Benson;D. Bertacca;M. Bethermin;A. Blanchard;L. Blot;M. L. Brown;S. Bruton;A. Calabro;B. Camacho Quevedo;F. Caro;C. S. Carvalho;T. Castro;F. Cogato;A. R. Cooray;O. Cucciati;S. Davini;F. De Paolis;G. Desprez;A. Díaz-Sánchez;J. J. Diaz;S. Di Domizio;J. M. Diego;P. -A. Duc;Y. Fang;A. G. Ferrari;P. G. Ferreira;A. Finoguenov;A. Fontana;F. Fontanot;A. Franco;K. Ganga;J. García-Bellido;T. Gasparetto;V. Gautard;E. Gaztanaga;F. Giacomini;F. Gianotti;G. Gozaliasl;A. Gregorio;M. Guidi;C. M. Gutierrez;A. Hall;W. G. Hartley;S. Hemmati;C. Hernández-Monteagudo;H. Hildebrandt;J. Hjorth;J. J. E. Kajava;Y. Kang;V. Kansal;D. Karagiannis;K. Kiiveri;C. C. Kirkpatrick;S. Kruk;J. Le Graet;L. Legrand;M. Lembo;F. Lepori;G. Leroy;G. F. Lesci;J. Lesgourgues;L. Leuzzi;T. I. Liaudat;A. Loureiro;J. Macias-Perez;G. Maggio;M. Magliocchetti;E. A. Magnier;F. Mannucci;R. Maoli;C. J. A. P. Martins;L. Maurin;M. Miluzio;P. Monaco;C. Moretti;G. Morgante;S. Nadathur;K. Naidoo;A. Navarro-Alsina;S. Nesseris;F. Passalacqua;K. Paterson;L. Patrizii;A. Pisani;D. Potter;S. Quai;M. Radovich;P. -F. Rocci;S. Sacquegna;M. Sahlén;D. B. Sanders;E. Sarpa;C. Scarlata;J. Schaye;A. Schneider;M. Schultheis;D. Sciotti;E. Sellentin;F. Shankar;L. C. Smith;J. Stadel;K. Tanidis;C. Tao;G. Testera;R. Teyssier;S. Tosi;A. Troja;M. Tucci;C. Valieri;A. Venhola;D. Vergani;G. Verza;P. Vielzeuf;N. A. Walton;D. Scott
2026
Abstract
Our understanding of cosmic star formation at z > 3 used to largely rely on rest-frame UV observations. However, these observations overlook dusty and massive sources, resulting in an incomplete census of early star-forming galaxies. Recent infrared data from Spitzer and the James Webb Space Telescope (JWST) have revealed a hidden population at z ∼ 3 − 6 with extreme red colours. Taking advantage of the overlap between imaging of the Euclid Deep Fields (EDFs), covering about 60 deg2, and ancillary Spitzer observations, we identified 27 000 extremely red objects with HE − IRAC2 > 2.25 (dubbed HIEROs) down to a 10σ completeness magnitude limit of IRAC2 = 22.5 AB. After a visual investigation to discard artefacts and any objects with troubling photometry, we were left with a final sample of 3900 candidates. We retrieved the physical parameter estimates for these objects from the spectral energy distribution-fitting tool CIGALE. Our results confirm that HIERO galaxies can populate the high-mass end of the stellar mass function at z > 3, with some sources reaching extreme stellar masses (M* > 1011 M⊙) and exhibiting high dust attenuation values (AV > 3). However, we consider the stellar mass estimates unreliable for sources at z > 3.5. For this reason, we favour a more conservative lower-z solution. The challenges faced by spectral energy distribution-fitting tools in accurately characterising these objects underscore the need for further studies that incorporate both observations at shorter wavelengths and spectroscopic data. Euclid spectra will help resolve degeneracies and better constrain the physical properties of the brightest galaxies. Given the extreme nature of this population, characterising these sources is crucial for building a comprehensive picture of galaxy evolution and stellar mass assembly across most of the history of the Universe. This work demonstrates Euclid’s potential to provide statistical samples of rare objects, such as massive, dust-obscured galaxies at z > 3, which will be prime targets for JWST and the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA).
Girardi, G., Rodighiero, G., Bisigello, L., Enia, A., Grazian, A., Dalla Bontà, E., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XXII. An investigation of optically faint, red objects in the Euclid Deep Fields. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-11 [10.1051/0004-6361/202554615].
Girardi, G.; Rodighiero, G.; Bisigello, L.; Enia, A.; Grazian, A.; Dalla Bontà, E.; Daddi, E.; Serjeant, S.; Gandolfi, G.; Lovell, C. C.; Caputi, K. I...espandi
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.