The ALMaQUEST Survey – II. What drives central starbursts at z ∼ 0?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Starburst galaxies have elevated star formation rates (SFRs) for their stellar mass. In Ellison et al., we used integral field unit maps of SFR surface density (ΣSFR) and stellar mass surface density (Σ⋆) to show that starburst galaxies in the local universe are driven by SFRs that are preferentially boosted in their central regions. Here, we present molecular gas maps obtained with the Atacama Large Millimeter Array (ALMA) observatory for 12 central starburst galaxies at z ∼ 0 drawn from the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey. The ALMA and MaNGA data are well matched in spatial resolution, such that the ALMA maps of molecular gas surface density ($\Sigma _{\rm H_2}$) can be directly compared with MaNGA maps at kpc-scale resolution. The combination of $\Sigma _{\rm H_2}$, Σ⋆ and ΣSFR at the same resolution allow us to investigate whether central starbursts are driven primarily by enhancements in star formation efficiency (SFE) or by increased gas fractions. By computing offsets from the resolved Kennicutt-Schmidt relation ($\Sigma _{\rm H_2}$ versus ΣSFR) and the molecular gas main sequence (Σ⋆ versus $\Sigma _{\rm H_2}$), we conclude that the primary driver of the central starburst is an elevated SFE. We also show that the enhancement in ΣSFR is accompanied by a dilution in O/H, consistent with a triggering that is induced by metal poor gas inflow. These observational signatures are found in both undisturbed (9/12 galaxies in our sample) and recently merged galaxies, indicating that both interactions and secular mechanisms contribute to central starbursts.
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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 | 0,000 |
| 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 ».