The assembly of the Virgo cluster, traced by its galaxy haloes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Kinematic studies have produced accurate measurements of the total dark matter mass and mean dark matter density within the optical extent of galaxies for large samples of objects. Here we consider theoretical predictions for the latter quantity, $\bar{\rho }_{\rm dm}$, measured within the isophotal radius R23.5, for isolated haloes with universal density profiles. Through a combination of empirical scaling relations, we show that $\bar{\rho }_{\rm dm}$ is expected to depend weakly on halo mass and strongly on redshift. When galaxy haloes fall into larger groups or clusters, they become tidally stripped, reducing their total dark matter mass, but this process is expected to preserve central density until an object is close to disruption. We confirm this with collisonless simulations of cluster formation, finding that subhaloes have values of $\bar{\rho }_{\rm dm}$ close to the analytic predictions. This suggests that $\bar{\rho }_{\rm dm}$ may be a useful indicator of infall redshift on to the cluster. We test this hypothesis with data from the SHIVir survey, which covers a reasonable fraction of the Virgo cluster. We find that galaxies with high $\bar{\rho }_{\rm dm}$ do indeed trace the densest regions of the cluster, with a few notable exceptions. Samples selected by environment have higher densities at a significance of 3.5–4σ, while samples selected by density are more clustered at 3–3.5σ significance. We conclude that halo density can be a powerful tracer of the assembly history of clusters and their member galaxies.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».