Neutral hydrogen in galaxy haloes at the peak of the cosmic star formation history
Notice bibliographique
Résumé
We use high-resolution cosmological zoom-in simulations from the FIRE (Feedback in Realistic Environments) project to make predictions for the covering fractions of neutral hydrogen around galaxies at z = 2–4. These simulations resolve the interstellar medium of galaxies and explicitly implement a comprehensive set of stellar feedback mechanisms. Our simulation sample consists of 16 main haloes covering the mass range Mh ≈ 109–6 × 1012 M⊙ at z = 2, including 12 haloes in the mass range Mh ∼ 1011–1012 M⊙ corresponding to Lyman break galaxies (LBGs). We process our simulations with a ray tracing method to compute the ionization state of the gas. Galactic winds increase the H i covering fractions in galaxy haloes by direct ejection of cool gas from galaxies and through interactions with gas inflowing from the intergalactic medium. Our simulations predict H i covering fractions for Lyman limit systems (LLSs) consistent with measurements around z ∼ 2–2.5 LBGs; these covering fractions are a factor ∼2 higher than our previous calculations without galactic winds. The fractions of H i absorbers arising in inflows and in outflows are on average ∼50 per cent but exhibit significant time variability, ranging from ∼10 to ∼90 per cent. For our most massive haloes, we find a factor ∼3 deficit in the LLS covering fraction relative to what is measured around quasars at z ∼ 2, suggesting that the presence of a quasar may affect the properties of halo gas on ∼100 kpc scales. The predicted covering fractions, which decrease with time, peak at Mh ∼ 1011–1012 M⊙, near the peak of the star formation efficiency in dark matter haloes. In our simulations, star formation and galactic outflows are highly time dependent; H i covering fractions are also time variable but less so because they represent averages over large areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».