Lensed quiescent galaxies at <i>z</i> ∼ 2: What quenched their star formation?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A key outstanding issue in galaxy evolution studies is how galaxies quench their star formation. I will present new results from our VLT/X-Shooter, ALMA and VLA campaign of a pilot sample of lensed quiescent massive galaxies at z > 1.5. Lensing magnification enables us to spatially resolve the stellar structure and kinematics of these compact galaxies, that are otherwise barely resolvable even with HST. Our deep X-Shooter spectra provided multiple absorption lines enabling strong constraints on their stellar populations, namely their star formation rates, ages, dispersions, and in some cases metallicities. Our complementary ALMA+VLA programme probes their molecular gas content through CO emission. All these observations provide unparalleled constraints on their quenching mechanisms. Our results indicate that quiescent galaxies at z ∼ 2 (1) have short star formation timescales of a few hundred Myrs; (2) have a variety of stellar morphology from exponential disks to bulges; (3) are devoid of molecular gas; and (4) host low-luminosity active galactic nuclei which may be responsible for suppressing star formation. In addition to discussing the insights gained on quenching, I will highlight how these findings bring about new questions that can be addressed with future JWST and ALMA studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».