TRACING THE STAR-FORMATION-DENSITY RELATION TO<i>z</i>∼ 2
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has shown that the star formation (SF) density relation—in which galaxies with low SF rates are preferentially found in dense environments—is still in place at z ∼ 1, but the situation becomes less clear at higher redshifts. We use mass-selected samples drawn from the UKIDSS Ultra-Deep Survey to show that galaxies with quenched SF tend to reside in dense environments out to at least z ∼ 1.8. Over most of this redshift range we are able to demonstrate that this SF–density relation holds even at fixed stellar mass. The environmental quenching of SF appears to operate with similar efficiency on all galaxies regardless of stellar mass. Nevertheless, the environment plays a greater role in the buildup of the red sequence at lower masses, whereas other quenching processes dominate at higher masses. In addition to a statistical analysis of environmental densities, we investigate a cluster at z = 1.6, and show that the central region has an elevated fraction of quiescent objects relative to the field. Although the uncertainties are large, the environmental quenching efficiency in this cluster is consistent with that of galaxy groups and clusters at z ∼ 0. In this work we rely on photometric redshifts and describe some of the pitfalls that large redshift errors can present.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».