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Enregistrement W1975384398 · doi:10.1088/2041-8205/734/2/l31

A FUNDAMENTAL LINE FOR ELLIPTICAL GALAXIES

2011· article· en· W1975384398 sur OpenAlexaff
Preethi Nair, Sidney van den Bergh, Roberto Abraham

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensDominion Astrophysical ObservatoryCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyMax-Planck-GesellschaftNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsElliptical galaxyAstronomyPeculiar galaxyLuminous infrared galaxyLuminosityLenticular galaxyGalaxyUniverseRadio galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have shown that massive galaxies in the distant universe are surprisingly compact, with typical sizes about a factor of three smaller than equally massive galaxies in the nearby universe. It has been suggested that these massive galaxies grow into systems resembling nearby galaxies through a series of minor mergers. In this model the size growth of galaxies is an inherently stochastic process, and the resulting size–luminosity relationship is expected to have considerable environmentally dependent scatter. To test whether minor mergers can explain the size growth in massive galaxies, we have closely examined the scatter in the size–luminosity relation of nearby elliptical galaxies using a large new database of accurate visual galaxy classifications. We demonstrate that this scatter is much smaller than has been previously assumed, and may even be so small as to challenge the plausibility of the merger-driven hierarchical models for the formation of massive ellipticals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,013

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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