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Enregistrement W3088287443 · doi:10.1051/0004-6361/202037503

SDSS-IV MaNGA: Global and local stellar population properties of elliptical galaxies

2020· article· en· W3088287443 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieUniversity of OxfordYork UniversityCarnegie Institution for ScienceLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionMax-Planck-Institut für AstrophysikCalifornia Institute of TechnologyMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNational Aeronautics and Space AdministrationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityNational Science Foundation
Mots-clésElliptical galaxyMetallicityStellar populationGalaxyStar formationRADIUSFundamental plane (elliptical galaxies)Stellar mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.We study the spatially resolved properties of 343 elliptical galaxies with the Mapping Nearby Galaxies at the Apache Point Observatory (MaNGA) survey. Aims.Our goal is to understand the fundamental processes of formation and quenching of elliptical galaxies. Methods.We used the DESI Legacy Imaging Surveys for accurate morphological classification. Based on integrated spectroscopic properties and colors, we classified seven classes of elliptical galaxies. We inferred the stellar age and metallicity gradients out to a 1.5 effective radius (Reff) of classical “red and dead”, recently quenched, and blue star-forming ellipticals (CLEs, RQEs, and BSFs), corresponding to 73%, 10%, and 4% of the sample, respectively. Additionally, we reconstructed their global and radial histories of star formation and mass growth. Results.The mass- and luminosity-weighted age gradients of CLEs are nearly flat or mildly negative, with small differences between both ages. The respective metallicity gradients are negative (∇log[Zmw] = −0.11−0.08+0.07dex/Reffand ∇log[Zlw] = −0.11−0.07+0.06dex/Reff, respectively), being flatter as the mass is smaller. The more massive CLEs formed stars earlier and quenched faster than the less massive ones. The CLEs show a weak inside-out growth and a clear inside-out quenching. They finished their quenching globally 3.8 ± 1.2 Gyr ago on average, with quenching time-scales of 3.4 ± 0.8 Gyr. AtM⋆< 1011 M⊙, the age andZgradients of the RQEs and BSFs are flatter than those of the CLEs, but with larger scatters. They show very weak inside-out growth and quenching, which is slow and not even completed atz ∼ 0 for the BSFs. Instead, the massive RQEs show an outside-in quenching and positive gradients in the luminosity-weighted age and stellar metallicities. The RQEs of all masses quenched 1.2 ± 0.9 Gyr ago on average. Conclusions.Our results for the CLEs are consistent with a two-phase scenario where their inner parts formed by an early and coeval dissipative collapse with a consequent burst of star formation and further quenching, whereas the outer parts continued their assembly, likely by dry mergers. We also discuss some evolutionary scenarios for the RQE and BSF galaxies that would agree with the generic results.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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