MORPHOLOGICALLY IDENTIFIED MERGING GALAXIES IN THE SWIRE FIELDS
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the evolutionary and environmental effects on star formation efficiency for more than 400 merging galaxies. The ∼400 merging systems, with photometric redshifts smaller than 0.7, are obtained from a catalog of ∼15,000 morphologically identified merging galaxies derived from observations of the Canada–France–Hawaii Telescope. We also obtained the IR data of the merging galaxies from the Spitzer Wide-area InfraRed Extragalactic Survey (SWIRE). The redshift differences Δ z between the member galaxies of these merging pairs show a large distribution with 0 < Δ z < 0.4. We divide our merging pairs into two sub-samples with Δ z < 0.05 and >0.05 for further analyses. We find a statistically significant anti-correlation between the specific star formation rate (SSFR) and the separation of the merging galaxies for both subsamples. Our analyses also show that although most of the merging systems do have enhanced star formation activity, only very rare ones display extremely high SFRs. Additionally, the SSFR of the merging galaxies also decreases when the magnitude difference between two member galaxies becomes large. However, we find that for the merging pairs with large luminosity contrast, the fainter components show higher SSFR than the brighter ones. Finally, there is a higher fraction of gas-poor mergers in galaxy clusters, and the SSFR of gas-rich mergers is reduced in cluster environments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».