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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».