Dependence of star formation activity on stellar mass and environment from the Redshift One LDSS-3 Emission line Survey
Notice bibliographique
Résumé
Using the sample from the Redshift One LDSS-3 Emission line Survey (ROLES), we probe the dependence of star formation rate (SFR) and specific star formation rate (sSFR) as a function of stellar mass M* and environment as defined by local galaxy density, in the Chandra Deep Field South field. Our spectroscopic sample consists of 312 galaxies with KAB < 24, corresponding to stellar mass log(M*/M⊙) > 8.5, and with [O ii] derived SFR > 0.3 M⊙ yr−1, at 0.889 ≤z≤ 1.149. The results have been compared directly with the Sloan Digital Sky Survey Stripe 82 sample at 0.032 ≤z≤ 0.05. For star-forming galaxies, we confirm that there is little correlation between SFR and density at z∼ 0. However, for the lowest mass galaxies in our z∼ 1 sample, those with log(M*/M⊙) < 10, we find that both the median SFR and sSFR increase significantly with increasing local density. The ‘downsizing’ trend for low-mass galaxies to be quenched progressively later in time appears to be more pronounced in moderately overdense environments. Overall we find that the evolution of star formation in galaxies is most strongly driven by their stellar mass, with local galaxy density playing a role that becomes increasingly important for lower mass galaxies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».