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Enregistrement W2135959397 · doi:10.1086/588212

An Infrared Survey of Brightest Cluster Galaxies. II. Why are Some Brightest Cluster Galaxies Forming Stars?

2008· article· en· W2135959397 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of RochesterCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésStar formationLuminosityGalaxyCluster (spacecraft)InfraredGalaxy clusterSpitzer Space TelescopeIntracluster mediumLuminous infrared galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quillen et al. presented an imaging survey with the Spitzer Space Telescope of 62 brightest cluster galaxies with optical line emission located in the cores of X-ray-luminous clusters. They found that at least half of these sources have signs of excess IR emission. Here we discuss the nature of the IR emission and its implications for cool core clusters. The strength of the mid-IR excess emission correlates with the luminosity of the optical emission lines. Excluding the four systems dominated by an AGN, the excess mid-IR emission in the remaining brightest cluster galaxies is likely related to star formation. The mass of molecular gas (estimated from CO observations) is correlated with the IR luminosity as found for normal star-forming galaxies. The gas depletion timescale is about 1 Gyr. The physical extent of the IR excess is consistent with that of the optical emission-line nebulae. This supports the hypothesis that star formation occurs in molecular gas associated with the emission-line nebulae and with evidence that the emission-line nebulae are mainly powered by ongoing star formation. We find a correlation between mass deposition rates () estimated from the X-ray emission and the star formation rates estimated from the IR luminosity. The star formation rates are 1/10 to 1/100 of the mass deposition rates, suggesting that the reheating of the intracluster medium is generally very effective in reducing the amount of mass cooling from the hot phase but not eliminating it completely.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations272
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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