THE LINK BETWEEN LIGHT AND MASS IN LATE-TYPE SPIRAL GALAXY DISKS
Notice bibliographique
Résumé
We present the correlation between the extrapolated central disk surface brightness (μ) and extrapolated central surface mass density (Σ) for galaxies in the DiskMass sample. This μ–Σ relation has a small scatter of 30% at the high surface brightness (HSB) end. At the low surface brightness (LSB) end, galaxies fall above the μ–Σ relation, which we attribute to their higher dark matter content. After correcting for the dark matter as well as for the contribution of gas and the effects of radial gradients in the disk, the LSB end falls back on the linear μ–Σ relation. The resulting scatter around the corrected μ–Σ relation is 25% at the HSB end and about 50% at the LSB end. The intrinsic scatter in the μ–Σ relation is estimated to be 10%–20%. Thus, if μ K , 0 is known, the stellar surface mass density is known to within 10%–20% (random error). Assuming disks have an exponential vertical distribution of mass, the average is 0.24 M ☉ / L ☉ , with an intrinsic scatter around the mean of at most 0.05 M ☉ / L ☉ . This value for is 20% smaller than we found in Martinsson et al., mainly due to the correction for dark matter applied here. This small scatter means that among the galaxies in our sample, variations in scale height, vertical density profile shape, and/or the ratio of vertical over radial velocity dispersion must be small.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».