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Enregistrement W2892555137 · doi:10.3847/1538-4357/aae847

Galaxy Mergers up to Z < 2.5. I. The Star Formation Properties of Merging Galaxies at Separations of 3–15 kpc

2018· article· en· W2892555137 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxy mergerPeculiar galaxyLuminous infrared galaxyGalaxyLenticular galaxyStar formationElliptical galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a study of the influence of galaxy mergers on star formation at 0.3 < z < 2.5. Major mergers are selected from the CANDELS/3D-HST catalog using a peak-finding algorithm. Mergers have projected galaxy nucleus separation of their members between 3 and 15 kpc. We compare the star formation activity in merging and nonmerging galaxies and find no significant differences. We find that only 12% of the galaxies in major mergers (in which both galaxies have ) are starbursting (i.e., with star formation rate (SFR) above the main sequence of star-forming galaxies by >0.5 dex). Merging galaxies, which include galaxies with lower masses, show a higher fraction of starbursting galaxies (20%). The low fraction of starbursting merging galaxies in this sample suggests that at galaxy nucleus separations of 3–15 kpc merging galaxies are still in an early stage and are yet to reach the maximum level of star formation activity. Furthermore, the level of star formation enhancement and its duration could be arguably reduced compared to local mergers, as shown by simulations of high-z mergers, and might also depend on the physical properties (such as stellar mass and gas fraction) of the merging galaxies. Finally, we compare the specific SFR between merging galaxies. Our results suggest that, as the mass of the merging galaxies increases, the star formation activity in the less massive member in the merger suffers a more dramatic impact than its companion galaxy.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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