KYDISC: Galaxy Morphology, Quenching, and Mergers in the Cluster Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the KASI-Yonsei Deep Imaging Survey of Clusters targeting 14 clusters at 0.015 ≲ z ≲ 0.144 using the Inamori Magellan Areal Camera and Spectrograph on the 6.5 m Magellan Baade telescope and the MegaCam on the 3.6 m Canada–France–Hawaii Telescope. We provide a catalog of cluster galaxies that lists magnitudes, redshifts, morphologies, bulge-to-total ratios, and local density. Based on the 1409 spectroscopically confirmed cluster galaxies brighter than −19.8 in the r band, we study galaxy morphology, color, and visual features generated by galaxy mergers. We see a clear trend between morphological content and cluster velocity dispersion, which was not presented by previous studies using local clusters. Passive spirals are preferentially found in a highly dense region (i.e., cluster center), indicating that they have gone through environmental quenching. In deep images ( μ r ′ ∼ 27 ), 20% of our sample shows signatures of recent mergers, which is not expected from theoretical predictions and a low frequency of ongoing mergers in our sample (∼4%). Such a high fraction of recent mergers in the cluster environment supports a scenario that the merger events that made the features have preceded the galaxy accretion into the cluster environment. We conclude that mergers affect a cluster population mainly through the preprocessing of recently accreted galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».