Dancing in the dark: galactic properties trace spin swings along the cosmic web
Notice bibliographique
Résumé
A large-scale hydrodynamical cosmological simulation, Horizon-AGN, is used to investigate the alignment between the spin of galaxies and the cosmic filaments above redshift 1.2. The analysis of more than 150 000 galaxies per time step in the redshift range 1.2 < z < 1.8 with morphological diversity shows that the spin of low-mass blue galaxies is preferentially aligned with their neighbouring filaments, while high-mass red galaxies tend to have a perpendicular spin. The reorientation of the spin of massive galaxies is provided by galaxy mergers, which are significant in their mass build-up. We find that the stellar mass transition from alignment to misalignment happens around 3 × 1010舁M⊙. Galaxies form in the vorticity-rich neighbourhood of filaments, and migrate towards the nodes of the cosmic web as they convert their orbital angular momentum into spin. The signature of this process can be traced to the properties of galaxies, as measured relative to the cosmic web. We argue that a strong source of feedback such as active galactic nuclei is mandatory to quench in situ star formation in massive galaxies and promote various morphologies. It allows mergers to play their key role by reducing post-merger gas inflows and, therefore, keeping spins misaligned with cosmic filaments.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».