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Enregistrement W3082307177 · doi:10.1051/0004-6361/202039162

Distribution of star formation in galactic bars as seen with H<i>α</i>and stacked GALEX UV imaging

2020· article· en· W3082307177 sur OpenAlexaff
S. Díaz-García, F. D. Moyano, S. Comerón, J. H. Knapen, H. Salo, Alexandre Y. K. Bouquin

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia e InnovaciónMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean Commission
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationBar (unit)Astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.Stellar bars are known to gradually funnel gas to the central parts of disk galaxies. It remains a matter of debate why the distribution of ionized gas along bars and in the circumnuclear regions varies among galaxies. Aims.Our goal is to investigate the spatial distribution of star formation (SF) within bars of nearby low-inclination disk galaxies (i < 65°) from the S4G survey. We aim to link the loci of SF to global properties of the hosts (morphological type, stellar mass, gas fraction, and bar-induced gravitational torques), providing constraints for the conditions that regulate SF in bars. Methods.We use archival GALEX far- and near-UV imaging for 772 barred galaxies, and for a control sample of 423 non-barred galaxies. We also assemble a compilation of continuum-subtracted Hαimages for 433 barred galaxies, 70 of which we produced from ancillary photometry and MUSE and CALIFA integral field unit data cubes. We employ two complementary approaches: (i) the analysis of bar (2D) and disk (1D) stacks built from co-added UV images (oriented and scaled with respect to the stellar bars and the extent of disks) of hundreds of galaxies that are binned based on their Hubble stage (T) and bar family; and (ii) the visual classification of the morphology of ionized regions (traced from Hαand UV data) in individual galaxies into three main SF classes: (A) only circumnuclear SF; (B) SF at the bar ends, but not along the bar; and (C) SF along the bar. Barred galaxies with active and passive inner rings are likewise classified. Results.Massive, gas-poor, lenticular galaxies typically belong to SF class A; this is probably related to bar-induced quenching of SF in the disk. The distribution of SF class B peaks for early- and intermediate-type spirals; this most likely results from the interplay of gas flow, shocks, and enhanced shear in massive centrally concentrated galaxies with large bar amplitudes (the latter is supported by the lack of a dip in the radial distribution of SF in non-barred galaxies). Late-type gas-rich galaxies with high gravitational torques are mainly assigned to SF class C; we argue that this is a consequence of low shear among the faintest galaxies. In bar stacks of spiral galaxies the UV emission traces the stellar bars and dominates on their leading side, as witnessed in simulations. Among early-type spirals the central UV emission is ∼0.5 mag brighter in strongly barred galaxies, relative to their weakly barred counterparts; this is probably related to the efficiency of strong bars sweeping the disk gas and triggering central starbursts. On the contrary, in later types the UV emission is stronger at all radii in strongly barred galaxies than in weakly barred and non-barred ones. We also show that the distributions of SF in inner-ringed galaxies are broadly the same in barred and non-barred galaxies, including a UV and Hαdeficit in the middle part of the bar; this hints at the effect of resonance rings trapping gas that is no longer funneled inwards. Conclusions.Distinct distributions of SF within bars are reported in galaxies of different morphological types. Star-forming bars are most common among late-type gas-rich galaxies. Bars are important agents in the regulation of SF in disks.

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)0,000
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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