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Enregistrement W2691304632 · doi:10.3847/1538-3881/152/6/225

HIGHMASS—HIGH H i MASS, H i-RICH GALAXIES AT Z ∼ 0: COMBINED H i AND H<sub>2</sub> OBSERVATIONS

2016· article· en· W2691304632 sur OpenAlexaff
Gregory Hallenbeck, Shan Huang, Kristine Spekkens, Martha P. Haynes, Riccardo Giovanelli, Elizabeth A. K. Adams, J. Brinchmann, John M. Carpenter, Jayaram N. Chengalur, L. K. Hunt, Karen L. Masters, A. Saintonge

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryUniversities Space Research AssociationNational Radio Astronomy ObservatoryNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyGordon and Betty Moore FoundationJames S. McDonnell FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationGalaxyStarsStellar massSurface brightnessDark matterAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present resolved and CO observations of three galaxies from the HIghMass sample, a sample of -massive ( ), gas-rich ( in the top 5% for their M *) galaxies identified in the ALFALFA survey. Despite their high gas fractions, these are not low-surface-brightness galaxies and have typical specific star formation rates (SFR ) for their stellar masses. The three galaxies have normal SFRs for their masses, but unusually short star formation efficiency scale lengths, indicating that the star formation bottleneck in these galaxies is in the conversion of to , not in converting to stars. In addition, their dark matter spin parameters (λ) are above average, but not exceptionally high, suggesting that their star formation has been suppressed over cosmic time but is now becoming active, in agreement with prior Hα observations.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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