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Enregistrement W2585531409 · doi:10.3847/1538-4357/aa9576

How to Reconcile the Observed Velocity Function of Galaxies with Theory

2017· article· en· W2585531409 sur OpenAlexaff
Alyson Brooks, Emmanouil Papastergis, Charlotte Christensen, Fabio Governato, Adrienne M. Stilp, Thomas Quinn, James Wadsley

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyDark matterDwarf galaxy problemDwarf galaxyHaloDwarf spheroidal galaxyCold dark matterAstronomyGalaxy groupDark matter haloGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Within a Λ cold dark matter (ΛCDM) scenario, we use high-resolution cosmological simulations spanning over four orders of magnitude in galaxy mass to understand the deficit of dwarf galaxies in observed velocity functions (VFs). We measure velocities in as similar a way as possible to observations, including generating mock H i data cubes for our simulated galaxies. We demonstrate that this apples-to-apples comparison yields an “observed” VF in agreement with observations, reconciling the large number of low-mass halos expected in a ΛCDM cosmological model with the low number of observed dwarfs at a given velocity. We then explore the source of the discrepancy between observations and theory and conclude that the dearth of observed dwarf galaxies is primarily explained by two effects. The first effect is that galactic rotational velocities derived from the H i linewidth severely underestimate the maximum halo velocity. The second effect is that a large fraction of halos at the lowest masses are too faint to be detected by current galaxy surveys. We find that cored DM density profiles can contribute to the lower observed velocity of galaxies but only for galaxies in which the velocity is measured interior to the size of the core (∼3 kpc).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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