Quenching Low-mass Satellite Galaxies: Evidence for a Threshold ICM Density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compile a sample of Sloan Digital Sky Survey (SDSS) galaxy clusters with high-quality Chandra X-ray data to directly study the influence of the dense intracluster medium (ICM) on the quenching of satellite galaxies. We study the quenched fractions of satellite galaxies as a function of ICM density for low- (109 ≲ M ⋆ ≲ 1010 M ⊙), intermediate- (1010 ≲ M ⋆ ≲ 1010.5 M ⊙), and high-mass (M ⋆ ≳ 1010.5 M ⊙) satellite galaxies with >3000 satellite galaxies across 24 low-redshift (z < 0.1) clusters. For low-mass galaxies we find evidence for a broken power-law trend between satellite quenched fraction and local ICM density. The quenched fraction increases modestly at ICM densities below a threshold before increasing sharply beyond this threshold toward the cluster center. We show that this increase in quenched fraction at high ICM density is well matched by a simple, analytic model of ram pressure stripping. These results are consistent with a picture where low-mass cluster galaxies experience an initial, slow-quenching mode driven by steady gas depletion, followed by rapid quenching associated with ram pressure of cold-gas stripping near (one-quarter of the virial radius, on average) the cluster center.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».