MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2106820772 · doi:10.1111/j.1365-2966.2012.21343.x

The ATLAS project - XII. Recovery of the mass-to-light ratio of simulated early-type barred galaxies with axisymmetric dynamical models

2012· article· en· W2106820772 sur OpenAlexaff
P.-Y. Lablanche, Michele Cappellari, Éric Emsellem, F. Bournaud, L. Michel-Dansac, Katherine Alatalo, Leo Blitz, Maxime Bois, Martin Bureau, Roger L. Davies, Timothy A. Davis, P. T. de Zeeuw, Pierre-Alain Duc, Sadegh Khochfar, Davor Krajnović, H. Kuntschner, Raffaella Morganti, Richard M. McDermid, Thorsten Naab, Tom Oosterloo, M. Sarzi, Nicholas Scott, P. Serra, Anne-Marie Weijmans, Lisa M. Young

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsGalaxyRotational symmetryAstrophysicsAnisotropyLuminosityVelocity dispersionOpticsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the accuracy in the recovery of the stellar dynamics of barred galaxies when using axisymmetric dynamical models. We do this by trying to recover the mass-to-light ratio (M/L) and the anisotropy of realistic galaxy simulations using the Jeans Anisotropic Multi-Gaussian Expansion (JAM) modelling method. However, given that the biases we find are mostly due to an application of an axisymmetric modelling algorithm to a non-axisymmetric system and in particular to inaccuracies in the deprojected mass model, our results are relevant for general axisymmetric modelling methods. We run N-body collisionless simulations to build a library with various luminosity distribution, constructed to mimic real individual galaxies, with realistic anisotropy. The final result of our evolved library of simulations contains both barred and unbarred galaxies. The JAM method assumes an axisymmetric mass distribution, and we adopt a spatially constant M/L and anisotropy distributions. The models are fitted to two-dimensional maps of the second velocity moments of the simulations for various viewing angles [position angle (PA) of the bar and inclination of the galaxy]. We find that the inclination is generally well recovered by the JAM models, for both barred and unbarred simulations. For unbarred simulations the M/L is also accurately recovered, with negligible median bias and with a maximum one of just Δ(M/L) < 1.5 per cent when the galaxy is not too close to face on. At very low inclinations (i ≲ 30°) the M/L can be significantly overestimated (9 per cent in our tests, but errors can be larger for very face-on views). This is in agreement with previous studies. For barred simulations the M/L is on average (when PA = 45°) essentially unbiased, but we measure an over/underestimation of up to Δ(M/L) = 15 per cent in our tests. The sign of the M/L bias depends on the PA of the bar as expected: overestimation occurs when the bar is closer to end-on, due to the increased stellar motion along the line-of-sight, and underestimation otherwise. For unbarred simulations, the JAM models are able to recover the mean value of the anisotropy with bias Δβz ≲ 0.1, within the region constrained by the kinematics. However when a bar is present, or for nearly face-on models, the recovered anisotropy varies wildly, with biases up to Δβz≈ 0.3.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society→Même sujetGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena→Travaux en français237 207→