Velocity Dispersions of Massive Quiescent Galaxies from Weak Lensing and Spectroscopy*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use MMT spectroscopy and deep Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) imaging to compare the spectroscopic central stellar velocity dispersion of quiescent galaxies with the effective dispersion of the dark matter halo derived from the stacked lensing signal. The spectroscopic survey (the Smithsonian Hectospec Lensing Survey) provides a sample of 4585 quiescent galaxy lenses with measured line-of-sight central stellar velocity dispersion (σ SHELS) that is more than 85% complete for R < 20.6, D n 4000 > 1.5 and M ⋆ > 109.5 M ⊙. The median redshift of the sample of lenses is 0.32. We measure the stacked lensing signal from the HSC deep imaging. The central stellar velocity dispersion is directly proportional to the velocity dispersion derived from the lensing σ Lens, . The independent spectroscopic and weak lensing velocity dispersions probe different scales, ∼3 kpc and ≳100 kpc, respectively, and strongly indicate that the observable central stellar velocity dispersion for quiescent galaxies is a good proxy for the velocity dispersion of the dark matter halo. We thus demonstrate the power of combining high-quality imaging and spectroscopy to shed light on the connection between galaxies and their dark matter halos.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».