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 (Vrot) 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 S0.5, which is defined as img1.gif1/2 and accounts for disordered or noncircular motions through the gas velocity dispersion (σg). The new M*TFR, termed S0.5/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 S0.5/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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».