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Enregistrement W3035295457 · doi:10.1093/mnras/staa1737

The dust and cold gas content of local star-forming galaxies

2020· article· en· W3035295457 sur OpenAlexaff
P. Popesso, Alice Concas, L. Morselli, G. Rodighiero, A Enia, S Quai

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyMetallicityStar formationStellar massHaloLuminosityStarsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use dust masses (Mdust) derived from far-infrared data and molecular gas masses (Mmol) based on CO luminosity to calibrate proxies based on a combination of the galaxy Balmer decrement, disc inclination, and gas metallicity. We use such proxies to estimate Mdust and Mmol in the local SDSS sample of star-forming galaxies (SFGs). We study the distribution of Mdust and Mmol along and across the main sequence (MS) of SFGs. We find that Mdust and Mmol increase rapidly along the MS with increasing stellar mass (M*), and more marginally across the MS with increasing SFR (or distance from the relation). The dependence on M* is sub-linear for both Mdust and Mmol. Thus, the fraction of dust (fdust) and molecular gas mass (fmol) decreases monotonically towards large M*. The star formation efficiency (SFE, inverse of the molecular gas depletion time) depends strongly on the distance from the MS and it is constant along the MS. As nearly all galaxies in the sample are central galaxies, we estimate the dependence of fdust and fgas on the host halo mass and find a tight anticorrelation. As the region where the MS is bending is numerically dominated by massive haloes, we conclude that the bending of the MS is due to a lower availability of molecular gas mass in massive haloes rather than a lower efficiency in forming stars.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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