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Enregistrement W3082907167 · doi:10.3847/1538-4357/abdfd2

Observing the Stellar Halo of Andromeda in Cosmological Simulations: The AURIGA2PANDAS Pipeline

2021· article· en· W3082907167 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaMinisterio de Ciencia e InnovaciónScience and Technology Facilities CouncilMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésHaloMilky WayGalaxyAndromedaGalactic haloStar formationAccretion (finance)StarsStellar densityStellar mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a direct comparison of the Pan-Andromeda Archaeological Survey (PAndAS) observations of the stellar halo of M31 with the stellar halos of six galaxies from the Auriga simulations. We process the simulated halos through the Auriga2PAndAS pipeline and create PAndAS-like mocks that fold in all observational limitations of the survey data (foreground contamination from the Milky Way stars, incompleteness of the stellar catalogs, photometric uncertainties, etc.). This allows us to study the survey data and the mocks in the same way and generate directly comparable density maps and radial density profiles. We show that the simulations are overall compatible with the observations. Nevertheless, some systematic differences exist, such as a preponderance for metal-rich stars in the mocks. While these differences could suggest that M31 had a different accretion history or has a different mass compared with the simulated systems, it is more likely a consequence of an underquenching of the star formation history of galaxies, related to the resolution of the Auriga simulations. The direct comparison enabled by our approach offers avenues to improve our understanding of galaxy formation as they can help pinpoint the observable differences between observations and simulations. Ideally, this approach will be further developed through an application to other stellar halo simulations. To facilitate this step, we release the pipeline to generate the mocks, along with the six mocks presented and used in this contribution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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