The DEEP2 Galaxy Redshift Survey: the role of galaxy environment in the cosmic star formation history
Notice bibliographique
Résumé
Using galaxy samples drawn from the Sloan Digital Sky Survey and the DEEP2 Galaxy Redshift Survey, we study the relationship between star formation and environment at z∼ 0.1 and 1. We estimate the total star formation rate (SFR) and specific star formation rate (sSFR) for each galaxy according to the measured [O ii]λ 3727 Å nebular line luminosity, corrected using empirical calibrations to match more robust SFR indicators. Echoing previous results, we find that in the local Universe star formation depends on environment such that galaxies in regions of higher overdensity, on average, have lower SFRs and longer star formation time-scales than their counterparts in lower density regions. At z∼ 1, we show that the relationship between sSFR and environment mirrors that found locally. However, we discover that the relationship between total SFR and overdensity at z∼ 1 is inverted relative to the local relation. This observed evolution in the SFR–density relation is driven, in part, by a population of bright, blue galaxies in dense environments at z∼ 1. This population, which lacks a counterpart at z∼ 0, is thought to evolve into members of the red sequence from z∼ 1 to ∼0. Finally, we conclude that environment does not play a dominant role in the cosmic star formation history at z < 1: the dependence of the mean galaxy SFR on local galaxy density at constant redshift is small compared to the decline in the global SFR space density over the last 7 Gyr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».