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Enregistrement W2562358469 · doi:10.3847/1538-4357/835/1/101

GLOBULAR CLUSTER SYSTEMS IN BRIGHTEST CLUSTER GALAXIES. III. BEYOND BIMODALITY

2017· article· en· W2562358469 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobular clusterBimodalityGalaxy clusterBrightest cluster galaxyGalaxyComa ClusterMetallicityDwarf galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present new deep photometry of the rich globular cluster (GC) systems around the Brightest Cluster Galaxies UGC 9799 (Abell 2052) and UGC 10143 (Abell 2147), obtained with the Hubble Space Telescope (HST) ACS and WFC3 cameras. For comparison, we also present new reductions of similar HST/ACS data for the Coma supergiants NGC 4874 and 4889. All four of these galaxies have huge cluster populations (to the radial limits of our data, comprising from 12,000 to 23,000 clusters per galaxy). The metallicity distribution functions (MDFs) of the GCs can still be matched by a bimodal-Gaussian form where the metal-rich and metal-poor modes are separated by dex, but the internal dispersions of each mode are so large that the total MDF becomes very broad and nearly continuous from [Fe/H] ≃ −2.4 to solar. There are, however, significant differences between galaxies in the relative numbers of metal-rich clusters, suggesting that they underwent significantly different histories of mergers with massive gas-rich halos. Last, the proportion of metal-poor GCs rises especially rapidly outside projected radii , suggesting the importance of accreted dwarf satellites in the outer halo. Comprehensive models for the formation of GCs as part of the hierarchical formation of their parent galaxies will be needed to trace the systematic change in structure of the MDF with galaxy mass, from the distinctly bimodal form in smaller galaxies up to the broad continuum that we see in the very largest systems.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations74
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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