A GALEX/Spitzer survey of the Cl 0016+16 supercluster at z = 0.55: acceleration of the onset of star formation in satellite groups
Notice bibliographique
Résumé
We present the results of a panoramic (15 Mpc scale) survey of the Cl 0016+16 (z= 0.55) supercluster using Spitzer Space Telescope Multiband Infrared Photometer (MIPS) 24-μm and Galaxy Evolution Explorer near-ultraviolet (2500 Å; NUV) imaging. The supercluster regions probed are characterized by several dense nodes connected by a pronounced intermediate-density filamentary structure. We have studied the mid-infrared and NUV properties of potential cluster members within a Δz= 0.1 photometric redshift slice compared to an identical blank field selection. We have two main findings: (i) the star formation rates of individual star-forming galaxies throughout the cluster are not significantly different from identically selected field galaxies, and (ii) the cluster harbours pockets of ‘accelerated’ activity where galaxies have an enhanced probability of undergoing star formation. This observation could be explained in a simple model of ‘pre-processing’ of galaxies during cluster infall: galaxies in satellite groups have an increased chance of having star formation triggered via gravitational tidal interactions compared to their counterparts in the field, but there is no environmental mechanism boosting the individual star formation rates of galaxies. We estimate a lower limit for the total star formation rate of galaxies in the supercluster as ∼850 M⊙ yr−1 (field corrected). If this rate is maintained over the typical infall time of a few Gyr, then the infall population could contribute ∼1–2 × 1012 M⊙ of stellar mass to the structure.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».