LoCuSS: THE SLOW QUENCHING OF STAR FORMATION IN CLUSTER GALAXIES AND THE NEED FOR PRE-PROCESSING
Notice bibliographique
Résumé
We present a study of the spatial distribution and kinematics of star-forming galaxies in 30 massive clusters at 0.15 < z < 0.30, combining wide-field Spitzer 24 μ m and GALEX near-ultraviolet imaging with highly complete spectroscopy of cluster members. The fraction ( f SF ) of star-forming cluster galaxies rises steadily with cluster-centric radius, increasing fivefold by 2 r 200 , but remains well below field values even at 3 r 200 . This suppression of star formation at large radii cannot be reproduced by models in which star formation is quenched in infalling field galaxies only once they pass within r 200 of the cluster, but is consistent with some of them being first pre-processed within galaxy groups. Despite the increasing f SF -radius trend, the surface density of star-forming galaxies actually declines steadily with radius, falling ∼15 × from the core to 2 r 200 . This requires star formation to survive within recently accreted spirals for 2–3 Gyr to build up the apparent over-density of star-forming galaxies within clusters. The velocity dispersion profile of the star-forming galaxy population shows a sharp peak of 1.44 σ ν at 0.3 r 500 , and is 10%–35% higher than that of the inactive cluster members at all cluster-centric radii, while their velocity distribution shows a flat, top-hat profile within r 500 . All of these results are consistent with star-forming cluster galaxies being an infalling population, but one that must also survive ∼0.5–2 Gyr beyond passing within r 200 . By comparing the observed distribution of star-forming galaxies in the stacked caustic diagram with predictions from the Millennium simulation, we obtain a best-fit model in which star formation rates decline exponentially on quenching timescales of 1.73 ± 0.25 Gyr upon accretion into the cluster.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».