WHERE DO WET, DRY, AND MIXED GALAXY MERGERS OCCUR? A STUDY OF THE ENVIRONMENTS OF CLOSE GALAXY PAIRS IN THE DEEP2 GALAXY REDSHIFT SURVEY
Notice bibliographique
Résumé
We study the environment of wet, dry, and mixed galaxy mergers at 0.75 < z < 1.2 using close pairs in the DEEP2 Galaxy Redshift Survey. We find that the typical environment of mixed and dry merger candidates is denser than that of wet mergers, mostly due to the color-density relation. While the galaxy companion rate (Nc) is observed to increase with overdensity, using N-body simulations we find that the fraction of pairs that will eventually merge decreases with the local density, predominantly because interlopers are more common in dense environments. After taking into account the merger probability of pairs as a function of local density, we find only marginal environment dependence of the fractional merger rate for wet mergers over the redshift range we have probed. On the other hand, the fractional dry merger rate increases rapidly with local density due to the increased population of red galaxies in dense environments. We also find that the environment distribution of K+A galaxies is similar to that of wet mergers alone and of wet+mixed mergers, suggesting a possible connection between K+A galaxies and wet and/or wet+mixed mergers. We conclude that, as early as z ~ 1, high-density regions are the preferred environment in which dry mergers occur, and that present-day red-sequence galaxies in overdense environments have, on average, undergone 1.2+-0.3 dry mergers since this time, accounting for (38+-10)% of their mass accretion in the last 8 billion years. Our findings suggest that dry mergers are crucial in the mass-assembly of massive red galaxies in dense environments, such as Brightest Cluster Galaxies (BCGs) in galaxy groups and clusters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».