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Enregistrement W3092295515 · doi:10.1093/mnras/staa3716

Creating a galaxy lacking dark matter in a dark matter-dominated universe

2020· article· en· W3092295515 sur OpenAlexafffund
Andrea V. Macciò, Daniel Huterer Prats, Keri L. Dixon, Tobias Buck, Stefan Waterval, Nikhil Arora, Stéphane Courteau, Xi Kang

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsDark matterAstrophysicsDark galaxyMixed dark matterHot dark matterDark fluidAstronomyScalar field dark matterDark matter haloGalaxyUniverseWarm dark matterGalaxy rotation curveGalaxy formation and evolutionDark energyCosmologyHalo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use hydrodynamical cosmological simulations to show that it is possible to create, via tidal interactions, galaxies lacking dark matter (DM) in a DM-dominated universe. We select dwarf galaxies from the NIHAO project, obtained in the standard cold dark matter model and use them as initial conditions for simulations of satellite–central interactions. After just one pericentric passage on an orbit with a strong radial component, NIHAO dwarf galaxies can lose up to 80 per cent of their DM content, but, most interestingly, their central (≈8 kpc) DM-to-stellar mass ratio changes from a value of ∼25, as expected from numerical simulations and abundance matching techniques, to roughly unity as reported for NGC 1052-DF2 and NGC 1054-DF4. The stellar velocity dispersion drops from ∼30 $\, \rm km\, s^{-1}$ before infall to values as low as 6 ± 2 $\, \rm km\, s^{-1}$. These, and the half-light radius around 3 kpc, are in good agreement with observations from van Dokkum and collaborators. Our study shows that it is possible to create a galaxy without DM starting from typical dwarf galaxies formed in a DM-dominated universe, provided they live in a dense environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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