MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3005220495 · doi:10.1051/0004-6361/201936397

Identification of filamentary structures in the environment of superclusters of galaxies in the Local Universe

2020· article· en· W3005220495 sur OpenAlexfundno aff
I. Santiago-Bautista, C. A. Caretta, H. Bravo–Alfaro, É. Pointecouteau, H. Andernach

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryYork UniversityCarnegie Mellon UniversityUniversity of ArizonaOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésAstrophysicsPhysicsSupercluster (genetic)Galaxy groupGalaxyGalaxy clusterAstronomyProtein filamentPeculiar galaxyStructure formationInteracting galaxyLenticular galaxyElliptical galaxyGalaxy formation and evolutionDensity contrastGalaxy mergerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.Characterization of the internal structure of the superclusters of galaxies (walls, filaments, and knots where the clusters are located) is crucial for understanding the formation of the large-scale structure and for outlining the environment where galaxies evolved in the last few gigayears. Aims.We aim to detect the compact regions of high relative density (clusters and rich groups of galaxies), to map the elongated structures of low relative density (filaments, bridges, and tendrils of galaxies), and to characterize the galaxies that populate the filaments and study the environmental effects they are subject to. Methods.We used optical galaxies with spectroscopic redshifts from the SDSS-DR13 inside rectangular boxes encompassing the volumes of a sample of 46 superclusters of galaxies up toz= 0.15. A virial approximation was applied to correct the positions of the galaxies in the redshift space for the “finger of God” projection effect. Our methodology implements different classical pattern recognition and machine-learning techniques (Voronoi tessellation, hierarchical clustering, graph-network theory, and minimum spanning trees, among others), pipelined in the Galaxy System-Finding algorithm and the Galaxy Filament-Finding algorithm. Results.In total, we detected 2705 galaxy systems (clusters and groups, of which 159 are new) and 144 galaxy filaments in the 46 superclusters of galaxies. The filaments we detected have a density contrast of above 3, with a mean value of around 10, a radius of about 2.5 h70−1Mpc, and lengths of between 9 and 130 h70−1Mpc. Correlations between the galaxy properties (mass, morphology, and activity) and the environment in which they reside (systems, filaments, and the dispersed component) suggest that galaxies closer to the skeleton of the filaments are more massive by up to 25% compared to those in the dispersed component; 70% of the galaxies in the filament region present early-type morphologies and the fractions of active galaxies (both AGNs and star-forming galaxies) seem to decrease as galaxies approach the filament. Conclusions.Our results support the idea that galaxies in filaments are subject to environmental effects leading them to be more massive (probably due to larger rates of both merging and gas accretion), less active both in star formation and nuclear activity, and prone to the density–morphology relation. These results suggest that preprocessing in large-scale filaments could have significant effects on galaxy evolution.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAstronomy and Astrophysics→Même sujetGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena→Travaux en français237 207→