Globular clusters as tracers of the dark matter content of dwarfs in galaxy clusters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Globular clusters (GCs) are often used to estimate the dark matter content of galaxies, especially dwarf galaxies, where other kinematic tracers are lacking. These estimates typically assume spherical symmetry and dynamical equilibrium, assumptions that may not hold for the sparse GC population of dwarfs in galaxy clusters. We use a catalogue of GCs tagged on to the Illustris simulation to study the accuracy of GC-based mass estimates. We focus on galaxies in the stellar mass range 108–1011.8 M⊙ identified in nine simulated Virgo-like clusters. Our results indicate that mass estimates are, on average, accurate in systems with GC numbers NGC ≥ 10 and where the uncertainty of individual GC line-of-sight velocities is smaller than the inferred velocity dispersion, σGC. In cases where NGC ≤ 10, however, biases may result, depending on how σGC is computed. We provide calibrations that may help alleviate these biases in methods widely used in the literature. As an application, we find a number of dwarfs with $M_{*} \sim 10^{8.5}\, \mathrm{M}_{\odot }$ – comparable with the ultra-diffuse galaxy NGC 1052-DF2 (DF2), notable for the low σGC of its 10 GCs – that have $\sigma _{\rm GC} \sim 7\!-\!15\, {\rm km \,s}^{-1}$. These DF2 analogues correspond to relatively massive systems at their infall time (M200 ∼ 1–3 × 1011 M⊙), which have retained only 3–17 GCs and have been stripped of more than 95 per cent of their dark matter. Our results suggest that extreme tidal mass loss in otherwise normal dwarf galaxies may be a possible formation channel for ultra-diffuse objects such as DF2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».