The Stellar Mass Tully-Fisher Relation to <i>z</i> = 1.2 from AEGIS
Notice bibliographique
Résumé
We combine newly measured rotation velocities, velocity dispersions, and stellar masses to construct stellar mass Tully-Fisher relations (M * TFRs) for 544 galaxies with strong emission lines at 0.1 < z < 1.2 from the All-Wavelength Extended Groth Strip International Survey (AEGIS) and the Deep Extragalactic Evolutionary Probe 2 (DEEP2) survey. The conventional M * TFR using only rotation velocity ( V rot ) shows large scatter (~1.5 dex in velocity). The scatter and residuals are correlated with morphology in the sense that disturbed, compact, and major merger galaxies have lower velocities for their masses. We construct an M * TFR using the kinematic estimator S 0.5 , which is defined as 1/2 and accounts for disordered or noncircular motions through the gas velocity dispersion (σ g ). The new M * TFR, termed S 0.5 /M * TFR, is remarkably tight over 0.1 < z < 1.2, with no detectable evolution of its intercept or slope with redshift. The average best-fit relation has 0.47 dex scatter in stellar mass, corresponding to ~1.2 "magnitudes," assuming a constant mass-to-light ratio. Interestingly, the S 0.5 /M * TFR is consistent with the absorption-line-based stellar mass Faber-Jackson relation for nearby elliptical galaxies in terms of slope and intercept, which might suggest a physical connection between the two relations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».