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Enregistrement W2185239949 · doi:10.3847/1538-4357/834/1/53

THE EVOLUTION OF STAR FORMATION ACTIVITY IN CLUSTER GALAXIES OVER 0.15 < z < 1.5

2016· article· en· W2185239949 sur OpenAlexaff
Cory R. Wagner, Stéphane Courteau, M. Brodwin, S. A. Stanford, Gregory F. Snyder, Daniel Stern

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationCluster (spacecraft)GalaxyRedshiftGalaxy clusterPopulationAstronomyStellar mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We explore 7.5 billion years of evolution in the star formation activity of massive ( <?CDATA ${M}_{\star }\gt {10}^{10.1}\,{M}_{\odot }$?> ) cluster galaxies using a sample of 25 clusters over <?CDATA $0.15\lt z\lt 1$?> from the Cluster Lensing And Supernova survey with Hubble and 11 clusters over <?CDATA $1\lt z\lt 1.5$?> from the IRAC Shallow Cluster Survey. Galaxy morphologies are determined visually using high-resolution Hubble Space Telescope images. Using the spectral energy distribution fitting code Code Investigating GALaxy Emission, we measure star formation rates, stellar masses, and 4000 Å break strengths. The latter are used to separate quiescent and star-forming galaxies (SFGs). From <?CDATA $z\sim 1.3$?> to <?CDATA $z\sim 0.2$?> , the specific star formation rate (sSFR) of cluster SFGs and quiescent galaxies decreases by factors of three and four, respectively. Over the same redshift range, the sSFR of the entire cluster population declines by a factor of 11, from <?CDATA $0.48\pm 0.06\ {\mathrm{Gyr}}^{-1}$?> to <?CDATA $0.043\pm 0.009\ {\mathrm{Gyr}}^{-1}$?> . This strong overall sSFR evolution is driven by the growth of the quiescent population over time; the fraction of quiescent cluster galaxies increases from <?CDATA ${28}_{-19}^{+8} \% $?> to <?CDATA ${88}_{-4}^{+5} \% $?> over z ∼ 1.3 to 0.2. The majority of the growth occurs at <?CDATA $z\gtrsim 0.9$?> , where the quiescent fraction increases by 0.41. While the sSFR of the majority of star-forming cluster galaxies is at the level of the field, a small subset of cluster SFGs have low field-relative star formation activity, suggestive of long-timescale quenching. The large increase in the fraction of quiescent galaxies above <?CDATA $z\sim 0.9$?> , coupled with the field-level sSFRs of cluster SFGs, suggests that higher-redshift cluster galaxies are likely being quenched quickly. Assessing those timescales will require more accurate stellar population ages and star formation histories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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