The build-up of the colour-magnitude relation in galaxy clusters since z 0.8
Notice bibliographique
Résumé
Using galaxy clusters from the ESO Distant Cluster Survey, we study how the distribution of galaxies along the colour–magnitude relation has evolved since z∼ 0.8. While red-sequence galaxies in all these clusters are well described by an old, passively evolving population, we confirm our previous finding of a significant evolution in their luminosity distribution as a function of redshift. When compared to galaxy clusters in the local Universe, the high-redshift EDisCS clusters exhibit a significant deficit of faint red galaxies. Combining clusters in three different redshift bins, and defining as ‘faint’ all galaxies in the range 0.4 ≳L/L*≳ 0.1, we find a clear decrease in the luminous-to-faint ratio of red galaxies from z∼ 0.8 to ∼0.4. The amount of such a decrease appears to be in qualitative agreement with predictions of a model where the blue bright galaxies that populate the colour–magnitude diagram of high-redshift clusters, have their star formation suppressed by the hostile cluster environment. Although model results need to be interpreted with caution, our findings clearly indicate that the red-sequence population of high-redshift clusters does not contain all progenitors of nearby red-sequence cluster galaxies. A significant fraction of these must have moved on to the red sequence below z∼ 0.8.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».