Extended star-forming regions within galaxies in a dense proto-cluster core at <i>z</i> = 2.53
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At z ∼ 2, star formation activity is thought to be high even in high-density environments such as galaxy clusters and proto-clusters. One of the critical but outstanding issues is if the structural growth of star-forming galaxies can differ depending on their surrounding environments. In order to investigate how galaxies grow their structures and what physical processes are involved in the evolution of galaxies, one requires spatially resolved images of not only stellar components but also star-forming regions within galaxies. We conducted (Adaptive Optics) AO-assisted imaging observations for star-forming galaxies in a dense proto-cluster core at z = 2.53 with IRCS and AO188 mounted on the Subaru Telescope. A combination of AO and narrow-band filters allows us to obtain resolved maps of Hα-emitting regions with an angular resolution of ${0{^{\prime\prime}_{.}}1}$–${0{^{\prime\prime}_{.}}2}$, which corresponds to ∼1 kpc at z ∼ 2.5. Based on stacking analyses, we compare radial profiles of star-forming regions and stellar components and find that the star-forming region of a sub-sample with log (M*/$M_\odot$) ∼ 10–11 is more extended than the stellar component, indicating the inside-out growth of the structure. This trend is similar to the one for star-forming galaxies in general fields at z = 2–2.5 obtained with the same observational technique. Our results suggest that the structural evolution of star-forming galaxies at z = 2–2.5 is mainly driven by internal secular processes irrespective of surrounding environments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».