The VIMOS Public Extragalactic Redshift Survey (VIPERS). The decline of cosmic star formation: quenching, mass, and environment connections
Notice bibliographique
Résumé
[Abridged] We use the final data of the VIMOS Public Extragalactic Redshift Survey (VIPERS) to investigate the effect of environment on the evolution of galaxies between $z=0.5$ and $z=0.9$. We characterise local environment in terms of the density contrast smoothed over a cylindrical kernel, the scale of which is defined by the distance to the $5^{th}$ nearest neighbour. We find that more massive galaxies tend to reside in higher-density environments over the full redshift range explored. Defining star-forming and passive galaxies through their (NUV$-r$) vs ($r-K$) colours, we then quantify the fraction of star-forming over passive galaxies, $f_{\rm ap}$, as a function of environment at fixed stellar mass. $f_{\rm ap}$ is higher in low-density regions for galaxies with masses ranging from $\log(\mathcal{M}/\mathcal{M}_\odot)=10.38$ (the lowest value explored) to at least $\log(\mathcal{M}/\mathcal{M}_\odot)\sim11.3$, although with decreasing significance going from lower to higher masses. This is the first time that environmental effects on high-mass galaxies are clearly detected at redshifts as high as $z\sim0.9$. We compared these results to VIPERS-like galaxy mock catalogues based on the galaxy formation model of De Lucia & Blaizot. The model correctly reproduces $f_{\rm ap}$ in low-density environments, but underpredicts it at high densities. The discrepancy is particularly strong for the lowest-mass bins. We find that this discrepancy is driven by an excess of low-mass passive satellite galaxies in the model. Looking at the accretion history of these model galaxies, i.e. the times when they become satellites, a better (yet not perfect) agreement with observations can be obtained in high density regions by assuming either that a not-negligible fraction of satellites is destroyed, or that their quenching time-scale is longer than $\sim 2$ Gyr.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».