EVOLUTION OF GALAXIES AND THEIR ENVIRONMENTS AT <i>z</i> = 0.1-3 IN COSMOS
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale structures (LSS) out to z $< 3.0$ are measured in the Cosmic Evolution Survey (COSMOS) using extremely accurate photometric redshifts (photoz). The Ks-band selected sample (from Ultra-Vista) is comprised of 155,954 galaxies. Two techniques -- adaptive smoothing and Voronoi tessellation -- are used to estimate the environmental densities within 127 redshift slices. Approximately 250 statistically significant overdense structures are identified out to z $= 3.0$ with shapes varying from elongated filamentary structures to more circularly symmetric concentrations. We also compare the densities derived for COSMOS with those based on semi-analytic predictions for a $Λ$CDM simulation and find excellent overall agreement between the mean densities as a function of redshift and the range of densities. The galaxy properties (stellar mass, spectral energy distributions (SEDs) and star formation rates (SFRs)) are strongly correlated with environmental density and redshift, particularly at z $< 1.0 - 1.2$. Classifying the spectral type of each galaxy using the rest-frame b-i color (from the photoz SED fitting), we find a strong correlation of early type galaxies (E-Sa) with high density environments, while the degree of environmental segregation varies systematically with redshift out to z $\sim 1.3$. In the highest density regions, 80% of the galaxies are early types at z=0.2 compared to only 20% at z = 1.5. The SFRs and the star formation timescales exhibit clear environmental correlations. At z $> 0.8$, the star formation rate density (SFRD) is uniformly distributed over all environmental density percentiles, while at lower redshifts the dominant contribution is shifted to galaxies in lower density environments.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».