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Enregistrement W2000794423 · doi:10.1088/0004-637x/760/2/131

THE DEPENDENCE OF QUENCHING UPON THE INNER STRUCTURE OF GALAXIES AT 0.5 ⩽<i>z</i>&lt; 0.8 IN THE DEEP2/AEGIS SURVEY

2012· article· en· W2000794423 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxyQuenching (fluorescence)Stellar massStar formationStellar populationRedshiftPopulationGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shutdown of star formation in galaxies is generally termed "quenching." Quenching may occur through a variety of processes, e.g., active galactic nucleus (AGN) feedback, stellar feedback, or the shock heating of gas in the dark matter halo. However, which mechanism(s) is, in fact, responsible for quenching is still in question. This paper addresses quenching by searching for traces of possible quenching processes through their effects on galaxy structural parameters such as stellar mass ($M_{\\ast }$), $M_{\\ast }/r_{e}$, surface stellar mass density ($\\sim M_{\\ast }/r^{2}_{e}$), and Sérsic index ($n$). We analyze the rest-frame $U - B$ color correlations versus these structural parameters using a sample of galaxies in the redshift range $0.5 \\lesssim z &lt; 0.8$ from the DEEP2/AEGIS survey. In addition to global radii, stellar masses, and Sérsic parameters, we also use "bulge" and "disk" photometric measurements from GIM2D fits to $\\textit{HST/ACS V}$ and $I$ images. We assess the tightness of the color relationships by measuring their "overlap regions," defined as the area in color-parameter space in which red and blue galaxies overlap; the parameter that minimizes these overlap regions is considered to be the most effective color discriminator. We find that Sérsic index ($n$) has the smallest overlap region among all tested parameters and resembles a step function with a threshold value of $n$ = 2.3. There exists, however, a significant population of outliers with blue colors yet high n values that seem to contradict this behavior; they make up $\\approx$ 40% of $n$ &gt; 2.3 galaxies. We hypothesize that their Sérsic values may be distorted by bursts of star formation, AGNs, and/or poor fits, leading us to consider central surface stellar mass density, $\\sum^{\\ast }_{1 \\:\\text{kpc}}$, as an alternative to Sérsic index. Not only does $\\sum^{\\ast }_{1 \\:\\text{kpc}}$ correct the outliers, but it also forms a tight relationship with color, suggesting that the $\\textit{innermost structure of galaxies is most physically linked with quenching}$. Furthermore, at $z \\sim 0.65$, the majority of the blue cloud galaxies cannot simply fade onto the red sequence since their GIM2D bulge masses are only half as large on average as the bulge masses of similar red sequence galaxies, thus demonstrating that stellar mass must absolutely increase at the centers of galaxies as they quench. We discuss a two-stage model for quenching in which galaxy star formation rates are controlled by their dark halos while they are still in the blue cloud and a second quenching process sets in later, associated with the central stellar mass buildup. The mass buildup is naturally explained by any non-axisymmetric features in the potential, such as those induced by mergers and/or disk instabilities. However, the identity of the second quenching agent is still unknown. We have placed our data catalog online

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations245
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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