Galaxy bimodality versus stellar mass and environment
Notice bibliographique
Résumé
We analyse a z < 0.1 galaxy sample from the Sloan Digital Sky Survey focusing on the variation in the galaxy colour bimodality with stellar mass and projected neighbour density Σ, and on measurements of the galaxy stellar mass functions. The characteristic mass increases with environmental density from about 1010.6 to (Kroupa initial mass function, H0= 70) for Σ in the range 0.1–10 Mpc−2. The galaxy population naturally divides into a red and blue sequence with the locus of the sequences in colour–mass and colour–concentration indices not varying strongly with environment. The fraction of galaxies on the red sequence is determined in bins of 0.2 in log Σ and bins). The red fraction fr generally increases continuously in both Σ and such that there is a unified relation: . Two simple functions are proposed which provide good fits to the data. These data are compared with analogous quantities in semi-analytical models based on the Millennium N-body simulation: the Bower et al. and Croton et al. models that incorporate active galactic nucleus feedback. Both models predict a strong dependence of the red fraction on stellar mass and environment that is qualitatively similar to the observations. However, a quantitative comparison shows that the Bower et al. model is a significantly better match; this appears to be due to the different treatment of feedback in central galaxies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».