Red but not dead: unveiling the star-forming far-infrared spectral energy distribution of SpARCS brightest cluster galaxies at 0 < z < 1.8
Notice bibliographique
Résumé
We present the results of a Spitzer/Herschel infrared photometric analysis of the largest (716) and the highest-redshift (z = 1.8) sample of brightest cluster galaxies (BCGs), those from the Spitzer Adaptation of the Red-Sequence Cluster Survey Given the tension that exists between model predictions and recent observations of BCGs at z < 2, we aim to uncover the dominant physical mechanism(s) guiding the stellar mass buildup of this special class of galaxies, the most massive in the Universe and uniquely residing at the centres of galaxy clusters. Through a comparison of their stacked, broad-band, infrared spectral energy distributions (SEDs) to a variety of model templates in the literature, we identify the major sources of their infrared energy output, in multiple redshift bins between 0 < z < 1.8. We derive estimates of various BCG physical parameters from the stacked νLν SEDs, from which we infer a star-forming, as opposed to a ‘red and dead’ population of galaxies, producing tens to hundreds of solar masses per year down to z = 0.5. This discovery challenges the accepted belief that BCGs should only passively evolve through a series of gas-poor, minor mergers since z ∼ 4, but agrees with an improved semi-analytic model of hierarchical structure formation that predicts star-forming BCGs throughout the epoch considered. We attribute the star formation inferred from the stacked infrared SEDs to both major and minor ‘wet’ (gas-rich) mergers, based on a lack of key signatures (to date) of cooling-flow-induced star formation, as well as a number of observational and simulation-based studies that support this scenario.
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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 | 0,000 |
| 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 ».