STAR FORMATION IN INTERMEDIATE REDSHIFT 0.2 < z < 0.7 BRIGHTEST CLUSTER GALAXIES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a multi-wavelength photometric and spectroscopic study of 42 Brightest Cluster Galaxies (BCGs) in two samples of galaxy clusters chosen for a gravitational lensing study. The study’s initial sample combines 25 BCGs from the Cluster Lensing and Supernova Survey with Hubble sample and 37 BCGs from the Sloan Giant Arcs Survey with a total redshift range of Using archival GALEX, Hubble Space Telescope, Wide-Field Infrared Survey Explorer, Herschel, and Very Large Array data we determine the BCGs’ stellar mass, radio power, and star formation rates. The radio power is higher than expected if due to star formation, consistent with the BCGs being active galactic nucleus (AGN)-powered radio sources. This suggests that the AGN and star formation are both fueled by cold gas in the host galaxy. The specific star formation rate (sSFR) is low and constant with redshift. The mean sSFR is 9.42 × 10−12 yr−1, which corresponds to a mass doubling time of 105 billion years. These findings are consistent with models for hierarchical formation of BCGs, which suggest that star formation is no longer a significant channel for galaxy growth for z 1. Instead, stellar growth (of the order of a factor of at least two) during this period is expected to occur mainly via minor dry mergers.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».