The Morphological Content of 10 EDisCS Clusters at 0.5 <<i>z</i>< 0.8
Notice bibliographique
Résumé
We describe Hubble Space Telescope (HST) imaging of 10 of the 20 ESO Distant Cluster Survey (EDisCS) fields. Each ~40 arcmin^2 field was imaged in the F814W filter with the Advanced Camera for Surveys Wide Field Camera. Based on these data, we present visual morphological classifications for the ~920 sources per field that are brighter than I_(auto) = 23 mag. We use these classifications to quantify the morphological content of 10 intermediate-redshift (0.5 < z < 0.8) galaxy clusters within the HST survey region. The EDisCS results, combined with previously published data from seven higher redshift clusters, show no statistically significant evidence for evolution in the mean fractions of elliptical, S0, and late-type (Sp+Irr) galaxies in clusters over the redshift range 0.5 < z < 1.2. In contrast, existing studies of lower redshift clusters have revealed a factor of ~2 increase in the typical S0 fraction between z = 0.4 and 0, accompanied by a commensurate decrease in the Sp+Irr fraction and no evolution in the elliptical fraction. The EDisCS clusters demonstrate that cluster morphological fractions plateau beyond z ≈ 0.4. They also exhibit a mild correlation between morphological content and cluster velocity dispersion, highlighting the importance of careful sample selection in evaluating evolution. We discuss these findings in the context of a recently proposed scenario in which the fractions of passive (E, S0) and star-forming (Sp, Irr) galaxies are determined primarily by the growth history of clusters. \n
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».