Virial Masses and the Baryon Fraction in Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We have measured the weak lensing signal as a function of restframe luminosity for a sample of `isolated' galaxies. These results are based on four-band photometry from the Red-Sequence Cluster Survey, enabling us to determine photometric redshifts for a large number of galaxies. We select a secure sample of lenses with photometric redshifts 0.2<z<0.4 and study the relation between the virial mass and baryonic contents. In addition, we discuss the implications of the derived photometric redshift distribution for published cosmic shear studies. The virial masses are derived from a fit to the observed lensing signal. For a galaxy with a fiducial luminosity of 10^10 h^-2 L_Bsun we obtain a mass M_vir=9.9^{+1.5}_{-1.3}\times 10^11 h^-1 M_sun. The virial mass as a function of luminosity is consistent with a power-law ~L^1.5, with similar slopes for the three filters considered here. These findings are in excellent agreement with results from the Sloan Digital Sky Survey and semi-analytic models of galaxy formation. We measure the fraction of mass in stars and the baryon fraction in galaxies by comparing the virial mass-to-light ratio to predicted stellar mass-to-light ratios. We find that star formation is inefficient in converting baryons into stars, with late-type galaxies converting ~33% and early-type galaxies converting only ~14% of baryons into stars. Our results imply that the progenitors of early-type galaxies must have low stellar mass fractions, suggestive of a high formation redshift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».